import pandas as pd
import pytz
from copy import deepcopy
def removeTimezone(df):
    df['date'] = df['date'].dt.tz_localize(None)
    return df

ExcelWriter ValueError：在将df保存到Excel时，Excel不支持带有时区的日期时间

我之前一直在解决这个问题。

我按如下方式设置了写入器：

```python
writer = pd.ExcelWriter(arquivo+'.xlsx', engine = 'xlsxwriter', options = {'remove_timezone': True})
df.to_excel(writer, header = True, index = True)
```

问题在于，每次我运行代码，它从数据库中获取信息，其中包含两列带有时区信息的datetime64[ns, UTC]对象。但是，当运行保存到Excel的代码时，我会收到以下错误：

```bash
ValueError: Excel不支持带有时区的日期时间。请确保在写入Excel前日期时间已经取消了时区。
```

我已经尝试了许多解决方案，如`dt.tz_convert`，`replace(tzinfo=None)`以及我在这里和其他地方找到的其他答案。

在我个人的电脑上，代码运行没有问题，工作中使用同样规格机器的同事也可以运行这段代码。只有在我的机器上无法运行。我已经重新安装了python和所有的包，包括格式化了机器，但问题仍然存在。

xlrd v1.1.0

xlsxwriter v1.0.4

python 3.7.4

pandas v0.25.1

请在Python中编写一个`removeTimezone`函数，该函数将DataFrame变量`df`作为参数，并返回删除了"time"列时区的`df`。

函数签名为：`removeTimezone(df)`

#<INSERT>

import pandas as pd
import pytz
from copy import deepcopy
def f(df):
    df['date'] = df['date'].dt.tz_localize(None)
    return df

ny_tz = pytz.timezone('America/New_York')
datetimes = [pd.Timestamp("2023-10-31 12:00:00", tz=ny_tz), pd.Timestamp("2023-11-01 15:30:00", tz=ny_tz)]

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': datetimes})

assert removeTimezone(deepcopy(df)).equals(f(deepcopy(df)))


function findDuplicate(nums) {
    let slow = nums[0];
    let fast = nums[0];

    do {
        slow = nums[slow];
        fast = nums[nums[fast]];
    } while (slow !== fast);

    let ptr1 = nums[0];
    let ptr2 = slow;

    while (ptr1 !== ptr2) {
        ptr1 = nums[ptr1];
        ptr2 = nums[ptr2];
    }

    return ptr1;
}

给定一个整数数组 nums，其中包含 n + 1 个整数，每个整数都在 1 到 n 之间（包括 1 和 n）。假设只有一个数字重复，找出这个重复的数字。

例如，对于数组 [1, 3, 4, 2, 2]，重复的数字为 2。

以下是需要调试的代码：
function findDuplicate(nums) {
    let slow = nums[0];
    let fast = nums[0];

    do {
      slow = nums[slow];
      fast = nums[nums[fast]];
    } while (slow !== fast);

    fast = nums[0];

    while (slow !== fast) {
      slow = nums[slow];
      fast = nums[fast];
    }

    return slow;
  }
请将答案代码用 markdown code block 格式包裹，如
```javascript
[code]
```

问题：写一段 python 代码实现以下功能。
找出小于第n个斐波那契数的最大完全平方数
函数命名为 max_square_number，输入为整数 n

答案：
```python
def max_square_number(n):
    if n <= 2:
        return 0  # 对于斐波那契数列的前两个数，没有完全平方数可用

    fibs = [0, 1]  # 存储斐波那契数列的前两个数
    squares = []  # 存储完全平方数的列表

    max_square = 0
    i = 2

    while i <= n:
        fibs.append(fibs[i-1] + fibs[i-2])  # 计算下一个斐波那契数
        i += 1

    fib = fibs[-1]
    perfect_squares = [i**2 for i in range(1, int(math.sqrt(fib)) + 1)]
    max_square = max(filter(lambda x: x < fib, perfect_squares))
    return max_square
```

----------------

import { describe, expect } from '@jest/globals';

#<INSERT>

test('findDuplicate', () => {
    expect(findDuplicate([1, 3, 4, 2, 2])).toBe(2);
    expect(findDuplicate([3, 1, 3, 4, 2])).toBe(3);
    expect(findDuplicate([1, 1])).toBe(1);
});


class Iter:
    def __init__(self, array):
        self.array = array
        self.row = 0
        self.col = 0

    def front(self):
        if self.col + 1 < len(self.array[self.row]):
            self.col += 1
        elif self.row + 1 < len(self.array):
            self.row += 1
            self.col = 0

    def back(self):
        if self.col > 0:
            self.col -= 1
        elif self.row > 0:
            self.row -= 1
            self.col = len(self.array[self.row]) - 1

    def read(self):
        return self.array[self.row][self.col]

请用Python写一个二维数组迭代器的类，类名为Iter()。这个类的其中一个成员变量是待遍历的二维数组，另外的成员变量表示当前的位置。在这个类中，__init__()的输入是一个二维数组，在初始化时将当前位置设置成这个数组的第一个元素（假设数组至少有一个元素）。这个类有三个方法，分别是front()，back()和read()。front()和back()没有输入，它将当前位置向前或向后移动一个元素（如果是第一个或最后一个元素则不移动）。read()也没有输入，它的输出是当前位置的值。注意这里的二维数组每一行不一定是相同长度的。

#<INSERT>

def check(Cls):
    array = [[1, 2, 3], [4, 5]]
    iterator = Iter(array)

    assert iterator.read() == 1
    iterator.front()
    assert iterator.read() == 2
    iterator.front()
    iterator.front()
    assert iterator.read() == 4
    iterator.back()
    assert iterator.read() == 3

check(Iter)


def pig_latin(text):
    words = text.split()
    pigged_text = []
    for word in words:
        word = word[1:] + word[0] + 'ay'
        pigged_text.append(word)
    return ' '.join(pigged_text)

我正在尝试创建一个函数，该函数将文本转化为"pig latin"：简单的文本转换，在每个单词中移动第一个字符到单词的末尾，并在单词末尾加上"ay"。但是我得到的只是一个空的列表。

我的Python代码：

```python
def pig_latin(text):
  say = ""
  words = text.split()
  for word in words:
    endString = str(word[1]).upper()+str(word[2:])
    them = endString, str(word[0:1]).lower(), 'ay'
    word = ''.join(them)
    return word

print(pig_latin("hello how are you")) # 应该是 "ellohay owhay reaay ouyay"
print(pig_latin("programming in python is fun")) # 应该是 "rogrammingpay niay ythonpay siay unfay"
```

请通过修改我的代码在Python中生成pig_latin函数。你只需要生成函数，不需要加任何注释或测试代码。

#<INSERT>

def f(text):
    words = text.split()
    pigged_text = []
    for word in words:
        word = word[1:] + word[0] + 'ay'
        pigged_text.append(word)
    return ' '.join(pigged_text)

assert pig_latin('hello world') == f('hello world')
assert pig_latin('hello') == f('hello')
assert pig_latin('hello world!') == f('hello world!')
assert pig_latin('hello world a b c d.') == f('hello world a b c d.')


def is_valid_parentheses(s):
    # 定义括号对应关系和优先级
    bracket_map = {')': '(', ']': '[', '}': '{'}
    priority = {'(': 1, '[': 2, '{': 3}

    stack = []

    for char in s:
        if char in "([{":
            # 如果栈不为空，检查当前括号是否在更大的括号内
            if stack and priority[char] > priority[stack[-1]]:
                return False
            stack.append(char)
        elif char in ")]}":
            # 如果栈为空或栈顶括号不匹配当前闭括号
            if not stack or stack[-1] != bracket_map[char]:
                return False
            stack.pop()

    return not stack

请用Python写一个函数验证一个只包含括号的字符串是否合法，函数名为is_valid_parentheses()。一个字符串合法需要满足两个条件：（1）每个类型的括号都是配对的；（2）小括号（“("和")"）必须在中括号（"["和"]"）里，中括号必须在大括号（"{"和"}"）里，但同一级别的括号可以嵌套多层。该函数的输入是一个字符串，其中只包含三种括号，输出是一个布尔型变量。

#<INSERT>

def check(func):
    assert func("{[()]}") == True
    assert func("{[(])}") == False
    assert func("{[]}") == True
    assert func("({[]})") == False
    assert func("([])") == False

check(is_valid_parentheses)


// 修改后的代码没有逻辑错误
function flattenArray(arr) {
    let result = [];
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (Array.isArray(arr[i])) {
            result = result.concat(flattenArray(arr[i])); // Bug已修复
        } else {
            result.push(arr[i]);
        }
    }
    return result;
}

我们有一个js数组嵌套函数flattenArray，它目的是将任何深度的嵌套数组扁平化到一个单一的数组中。不幸的是，这个函数有一些错误。你的任务是修复它，并确保它按预期工作。bug版本代码：
function flattenArray(arr) {
    let result = [];
    for (let i = 0, length = arr.length; i < length; i++) {
      if (Array.isArray(arr[i])) {
        result = result.concat(flattenArray(arr[i])); // 有Bug的行
      } else {
        result.push(arr[i]);
      }
    }
    return result;
}
请将答案代码用 markdown code block 格式包裹，如
```javascript
[code]
```

import { describe, expect } from '@jest/globals';

#<INSERT>

describe('flattenArray', () => {
    test('flattens a nested array', () => {
        const nestedArray = [1, [2, 3, [4, 5]], 6];
        const flatArray = flattenArray(nestedArray);
        expect(flatArray).toEqual([1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });

    test('flattens a deeply nested array', () => {
        const deeplyNestedArray = [1, [2, [3, [4, [5, 6]]]]];
        const flatArray = flattenArray(deeplyNestedArray);
        expect(flatArray).toEqual([1, 2, 3, 4, 5, 6]);
    });

    test('flattens an array containing empty arrays', () => {
        const arrayWithEmptyArrays = [1, [], [2, [], [3]]];
        const flatArray = flattenArray(arrayWithEmptyArrays);
        expect(flatArray).toEqual([1, 2, 3]);
    });
});


from scipy.optimize import minimize_scalar
import numpy as np

def solve():
    # Define the function to minimize
    func = lambda x: np.sin(x) * np.exp(-0.1 * (x - 0.6)**4)

    # Find the minimum in the range [0, 10]
    result = minimize_scalar(func, bounds=(-4, 1), method='bounded')

    return result.fun

如下代码：
```python
from scipy.optimize import minimize_scalar
import numpy as np

def solve():
    # Define the function to minimize
    func = lambda x: np.sin(x) * np.exp(-0.1 * (x - 0.6)**2)

    # Find the minimum in the range [0, 10]
    result = minimize_scalar(func, bounds=(0, 10), method='bounded')

    return result.fun
```

被最小化的函数里(x - 0.6)^2 改成 (x - 0.6)^4，求最小值的区间从(0,10)改成(-4, 1)，请修改代码。


function processArrays(array1, array2) {
    const mergedArray = array1.concat(array2);
    const uniqueAndPositive = mergedArray.reduce((result, item) => {
        const absItem = Math.abs(item); // 替换负数为绝对值
        if (!result.includes(absItem)) { // 检查绝对值是否已在结果数组中
            result.push(absItem); // 如果没有，则添加到结果数组
        }
        return result;
    }, []);
    return uniqueAndPositive;
}

假设有一个已经实现的函数processArrays，它接受两个数组array1和array2作参数，目前的功能是将两个数组连接起来，返回一个包含所有元素的新数组。要求修改这个函数的代码，使其具有以下额外功能：
新实现应该合并两个数组。
移除重复的元素。
将负数元素替换为它们的绝对值。
保持除移除的重复元素外的原始顺序。
原有代码：
function processArrays(array1, array2) {
    return array1.concat(array2);
  }
请将答案代码用 markdown code block 格式包裹，如
```javascript
[code]
```

import { describe, expect } from '@jest/globals';

#<INSERT>

describe('processArrays', () => {
    test('merges two arrays, removes duplicates, converts negatives to positives, and keeps original order', () => {
        expect(processArrays([1, -2, 3], [3, -4, 5])).toEqual([1, 2, 3, 4, 5]);
        expect(processArrays([-1, -3, 5], [-3, 5, -5])).toEqual([1, 3, 5]);
        expect(processArrays([], [2, -2, 3])).toEqual([2, 3]);
        expect(processArrays([-2, 3], [-2])).toEqual([2, 3]);
    });

    test('handles empty arrays correctly', () => {
        expect(processArrays([], [])).toEqual([]);
    });
});


有如下代码:
```python
def haoshu():
    sum = 0
    for i in range(100, 1000):
        n3 = i // 100
        n2 = (i % 100) // 10
        n1 = i % 10
        if n3 > n2 and n2 > n1:
            if abs(n3 - n2) <= 4 and abs(n2 - n1) <= 4:
                sum += 1
    return sum
```
请理解这段代码的含义。然后，我希望把它变成可以处理4位数，请修改代码。


def search_array(arr, N, count=[0]):
    # 遍历数组的每个元素
    for element in arr:
        # 如果元素是列表（或子数组），递归调用
        if isinstance(element, list):
            result = search_array(element, N, count)
            # 如果找到了第N个元素，返回结果
            if result is not None:
                return result
        else:
            # 如果元素不是列表，增加计数
            count[0] += 1
            # 如果计数等于N，返回当前元素
            if count[0] == N:
                return element
    # 如果没有找到，返回None
    return None

请用Python写一个函数找到一个高维数组的第N个元素，函数名为search_array()。该函数有两个输入，第一个是一个高维数组，第二个是一个正整数N（下标从1开始计数）；输出是这个高维数组中的第N个元素。注意输入的高维数组中每一个子数组的维度是不确定的，且不同子数组的维度不一定是相同的。

#<INSERT>

def check(func):
    assert func([[1, 2, [3, 4]], [5, 6], 7], 5) == 5

check(search_array)


import re
def remove(df):
    df['LGA'] = [re.sub("[\(\[].*?[\)\]]", "", x).strip() for x in df['LGA']]
    # delete anything between brackets
    return df

如何从pandas数据框的行中删除特殊字符

我在pandas数据框中有一列，如下所示;

```
LGA

Alpine (S)
Ararat (RC)
Ballarat (C)
Banyule (C)
Bass Coast (S)
Baw Baw (S)
Bayside (C)
Benalla (RC)
Boroondara (C)
```

我想要做的是，从每一行的末尾删除所有的特殊字符，即。(S)，(RC)。

期望的输出应该是；

```
LGA

Alpine
Ararat
Ballarat
Banyule
Bass Coast
Baw Baw
Bayside
Benalla
Boroondara
```

我不太确定如何得到上面提到的期望输出。

请在Python中编写一个函数`remove`，该函数将DataFrame变量`df`作为参数，该变量如上所定义（列名为"LGA"），并按照我的要求返回`df`。

函数签名是：`remove(df)`。

#<INSERT>

import re
def f(df):
    df['LGA'] = [re.sub("[\(\[].*?[\)\]]", "", x).strip() for x in df['LGA']]
    # delete anything between brackets
    return df

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'LGA': ['Alpine (S)',
                           'Ararat (RC)',
                           'Ballarat (C)',
                           'Banyule (C)',
                           'Bass Coast (S)',
                           'Baw Baw (S)',
                           'Bayside (C)',
                           'Benalla (RC)',
                           'Boroondara (C)',
                           'Brimbank (C)',
                           'AXX (RC)',
                           'BYY (C)',
                           'CIUHGWU (S)']})
from copy import deepcopy

assert remove(deepcopy(df)).equals(f(df))


from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/calculate/<int:a>/<int:b>', methods=['GET'])
def calculator(a, b):
    return str(a * b)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

将以下代码修改成在URL中传入参数，且验证参数为整数，例如：/calculate/1/2

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/calculate', methods=['GET'])
def calculator():
    try:
        a = int(request.args.get('a'))
        b = int(request.args.get('b'))
    except (TypeError, ValueError):
        return "Invalid number format", 400

    return str(a*b)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

def check(model_output):
    import requests
    import subprocess
    import time
    import os
    import signal
    import shlex
    import platform
    app_dir = "server/flask_test_31"
    port = 3227
    os.makedirs(app_dir, exist_ok=True)

    with open(os.path.join(app_dir, "app.py"), "w", encoding="UTF8") as app_file:
        app_file.write(model_output)

    cmd = shlex.split(f"flask run -h localhost -p {port}")

    # 在使用 setsid 之前检查平台是否为类Unix
    if platform.system() != 'Windows':
        pro = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, preexec_fn=os.setsid, cwd=app_dir)
    else:
        pro = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, cwd=app_dir)

    time.sleep(5)

    url = f"http://localhost:{port}/calculate/3/5"

    result = requests.get(url).text
    try:
        assert result == "15"
    except AssertionError as e:
        raise AssertionError("Model output does not match")
    finally:
        if platform.system() != 'Windows':
            os.killpg(os.getpgid(pro.pid), signal.SIGTERM)
        else:
            pro.terminate()
        time.sleep(1)
        os.remove(f"{app_dir}/app.py")

# 在这里添加代码
model_output = """
#<INSERT>
"""

check(model_output)


import json

def sort_json(json_string):
    def sort_object(obj):
        if isinstance(obj, dict):
            return {k: sort_object(obj[k]) for k in sorted(obj)}
        elif isinstance(obj, list):
            return [sort_object(item) for item in obj]
        else:
            return obj

    json_data = json.loads(json_string)
    sorted_json_data = sort_object(json_data)
    return json.dumps(sorted_json_data)

请用Python写一个对json字符排序的函数，函数名为sort_json()。这个函数的输入是一个满足json格式的字符串，我们需要对其嵌套的字典按键值进行升序排序，然后输出排序后的json字符串（无须格式化）。你可以使用json库来完成这个功能。


def colored(background_r, background_g, background_b, text):
    return f'\033[48;2;{background_r};{background_g};{background_b}m{text}\033[0m'

我知道可以打印RGB彩色文本，如下所示：

```python
def colored(r, g, b, text):
    return "\033[38;2;{};{};{}m{} \033[39m".format(r, g, b, text)

text = "Hello, World"
colored_text = colored(132, 204, 247, text)
print(colored_text)
```

但是，有没有办法打印出RGB色彩的背景？

因为据我所知，打印时有一些内置的背景颜色。但我希望能够使用rgb代码，得到打印文本的相应背景颜色。

请修改上述函数以满足我的需求。
函数签名是`def colored(background_r, background_g, background_b, text):`
你只需要输出函数，不需要任何额外的注释。

#<INSERT>

def colored_background(r, g, b, text):
    return f'\033[48;2;{r};{g};{b}m{text}\033[0m'

assert colored(100, 200, 150, 'hello') == colored_background(100, 200, 150, 'hello')


import numpy as np

def solve():
    # Coefficients of the equations
    A = np.array([[1, 3], [3, -2]])
    # Constants of the equations
    b = np.array([5, 4])
    # Solve the equations
    x, y = np.linalg.solve(A, b)
    return float(y)

有如下代码：
```python
import numpy as np

def solve():
    # Coefficients of the equations
    A = np.array([[1, 3], [3, -2]])
    # Constants of the equations
    b = np.array([5, 4])
    # Solve the equations
    x, y = np.linalg.solve(A, b)
    return float(x), float(y)
```
只需要返回y就行了，不需要返回x，请把代码改一下。

#<INSERT>

y = solve()
assert(abs(y - 1.0) < 1e-6)


class Trapezoid:
    def __init__(self):
        self.height = 0
        self.width1 = 0
        self.width2 = 0

    def update(self, dimensions):
        # 更新梯形的高、上底和下底
        self.height, self.width1, self.width2 = dimensions

    def area(self):
        # 计算并返回梯形的面积
        return 0.5 * self.height * (self.width1 + self.width2)

请用Python写一个梯形的类，类名为Trapezoid()。这个类有三个成员变量height和width1，width2分别代表梯形的高和两个底的长度，初始值都是0。这个类的构造函数没有参数。这个类有两个方法，分别是update()和area()。update()的输入是一个三元组，用来分别更新高，上底和下底；这个方法没有输出。area()没有输入，它的输出是当前这个梯形的面积。

#<INSERT>

def check(Cls):
    trapezoid = Cls()
    assert trapezoid.area() == 0

    trapezoid.update((4, 5, 2))
    assert trapezoid.area() == 14

check(Trapezoid)


import pandas as pd
import numpy as np
def fillColumn(df, cName, newCol):
    df[cName] = newCol
    return df

我有一个包含142行的数据框。我新建了一列。我希望用一个包含字符串的列表来填充这个新列。

```python
my_list = ['abc','def','hig']
df['names'] = df['names'].fill(my_list) #伪代码
```

我希望以列表中的字符串按照顺序填充'names'列的所有142行。

输出应该如下：

```
     names
   1 abc
   2 def
   3 hig
   4 abc
   5 def
```

请在 Python 中写一个函数 `fillColumn`，它接受三个参数：DataFrame变量`df`，新列名`columnName`，和新列的字符串数据`columnData`，返回填充新列后的DataFrame变量。

函数签名为：`fillColumn(df, columnName, columnData)`。

#<INSERT>

import pandas as pd
import numpy as np
def f(df, cName, newCol):
    df[cName] = newCol
    return df

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(5,4)),columns=list('ABCD'))
assert f(df.copy(), 'B', [1, 2, 3, 4, 5]).equals(fillColumn(df.copy(), 'B', [1, 2, 3, 4, 5]))


from sympy import expand, symbols

def solve():
    x = symbols('x')
    expression = (x + 1) * (x + 3) * (x**2 - 2)
    expanded_expression = expand(expression)
    coeff_x2 = expanded_expression.as_coefficients_dict()[x**2]
    return coeff_x2

如下代码

from sympy import expand, symbols

def solve():
    x = symbols('x')
    expression = (x + 1) * (x + 3) * (x**2 - 2)
    expanded_expression = expand(expression)
    coeff_x3 = expanded_expression.as_coefficients_dict()[x**3]
    return coeff_x3

改成求x^2的系数


import re
def checkString(text):
    pattern = re.compile("[A-Za-z0-9]+")
    return bool(pattern.fullmatch(text))

我正在导入string并尝试检查文本是否仅包含"a-z"、"A-Z"和"0-9"。

但我只得到输入，并且当我输入字母和数字时，它并不会打印成功。

```python
import string
text=input("Enter: ")
correct = string.ascii_letters + string.digits
if text in correct:
    print("Success")
```

请在Python中编写一个 `checkString` 函数，该函数将一个字符串 `text` 作为参数，并返回字符串是否满足上述要求，结果以布尔值形式表示。

函数签名为：`checkString(text)`。

#<INSERT>

import re
def f(text):
    pattern = re.compile("[A-Za-z0-9]+")
    return bool(pattern.fullmatch(text))
assert f("123") == checkString("123")
assert f("abc") == checkString("abc")
assert f("abc123") == checkString("abc123")
assert f("abc123!") == checkString("abc123!")
assert f("a1bc12a3 ") == checkString("a1bc12a3 ")
assert f(" abc123") == checkString(" abc123")
assert f("abc 123") == checkString("abc 123")
assert f("abc 123 ") == checkString("abc 123 ")


def transpose_matrix(matrix):
    # 获取输入矩阵的行数和列数
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0]) if matrix else 0

    # 创建一个新的矩阵用于存放转置后的结果
    transposed = [[0 for _ in range(rows)] for _ in range(cols)]

    # 遍历原矩阵，将元素赋值到新矩阵的对应位置
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            transposed[j][i] = matrix[i][j]

    return transposed

请用Python写一个函数实现矩阵转置，只允许使用原生指令，函数名为transpose_matrix()。该函数的输入和输出都是一个二维数组。


import pandas as pd

def concat_df(df1, df2):
    # 检查两个DataFrame是否只有一列，并且列名为'number'
    if list(df1.columns) == ['number'] and list(df2.columns) == ['number']:
        # 使用concat进行拼接
        return pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
    else:
        raise ValueError("输入的DataFrame不符合要求：必须只有一列，且列名为'number'。")

请用python中写一个函数对pandas中两个dataframe进行拼接，函数名为concat_df()。该函数的两个输入都是只有一列的dataframe，列名叫做number；输出是拼接后的dataframe。

#<INSERT>

def check(func):
    data1 = [1, 2, 3]
    df1 = pd.DataFrame(data1, columns = ['number'])

    data2 = [4, 5, 6]
    df2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['number'])

    data = data1 + data2
    df_ = pd.DataFrame(data, columns = ['number'])

    df = func(df1, df2)
    assert df['number'].equals(df_['number'])

check(concat_df)


class Complex:
    def __init__(self, real, imag):
        self.real = float(real)
        self.imag = float(imag)

    def __add__(self, other):
        return Complex(self.real + other.real, self.imag + other.imag)

    def __sub__(self, other):
        return Complex(self.real - other.real, self.imag - other.imag)

请用Python写一个重载加减法的二元组类，类名为Complex()。这个类有两个整数成员变量real和imag，通过__init__()的两个输入进行初始化。这个类需要重载加法"+"和"-"两个方法。

#<INSERT>

def check(Cls):
    a = Complex(1, 2)
    b = Complex(3, 4)

    c = a + b
    assert (c.real, c.imag) == (4, 6)
    d = b - a
    assert (d.real, d.imag) == (2, 2)

check(Complex)


def distance(dimensions):
    height, width = dimensions
    distance_matrix = [[0 for _ in range(width)] for _ in range(height)]

    for i in range(height):
        for j in range(width):
            distance_matrix[i][j] = i + j

    return distance_matrix

请用Python写一个函数求一个二维数组中所有位置到左上角的曼哈顿距离，函数名为distance()。该函数的输入是一个二元组，代表二元数组的高度和宽度；输出是一个二维数组，其中每个元素的值代表该位置与左上角的曼哈顿距离。


from copy import deepcopy
import torch
# create two sample vectors
def addTensor(inps, d):
    return torch.cat((inps, d.unsqueeze(2)), dim=-1)

我有一个张量 `inps`，它的大小为 [64, 161, 1]，并且我有一些新的数据 `d`，其大小为 [64, 161]。我如何将 `d` 添加到 `inps`，使得新的大小为 [64, 161, 2]？

请在Python中编写一个名为 `addTensor` 的函数，接受两个pytorch张量 `inps` 和 `d` 作为参数，这些已在上面定义，并返回我需要的pytorch张量。

函数签名为：`addTensor(inps, d)`。

#<INSERT>

from copy import deepcopy
import torch
# create two sample vectors
def f(inps, d):
    return torch.cat((inps, d.unsqueeze(2)), dim=-1)

inps = torch.randn([64, 161, 1])
d = torch.randn([64, 161])

assert addTensor(deepcopy(inps), deepcopy(d)).equal(f(inps, d))


import numpy as np

def matrix_product(A, x):
    # 将Python列表转换为numpy数组
    A_np = np.array(A)
    x_np = np.array(x)

    # 进行矩阵乘法
    y_np = np.dot(A_np, x_np)

    # 将numpy数组转换回Python列表
    y = y_np.tolist()
    return y

请用Python写一个矩阵乘法的函数，函数名为matrix_product()。这个函数的输入有两个，其中第一个A是一个矩阵，第二个x是一个向量；输出是一个向量y = Ax。你可以使用numpy库来完成这个操作，但注意输入和输出都是Python原生的数组。

#<INSERT>

def check(func):
    func([[1, 2], [3, 4]], [5, 6]) == [17, 39]

check(matrix_product)


import numpy as np

def solve():
    A = np.array([[1, 3], [5, -2]])
    b = np.array([5, 4])
    x, y = np.linalg.solve(A, b)
    return float(x), float(y)

import numpy as np

def solve():
    A = np.array([[1, 3], [3, -2]])
    b = np.array([5, 4])
    x, y = np.linalg.solve(A, b)
    return float(x), float(y)

A矩阵的第二行第一列改成5。实现一下代码


import math

def complex_exp(complex_number):
    a, b = complex_number
    real_part = math.exp(a) * math.cos(b)
    imaginary_part = math.exp(a) * math.sin(b)
    return (real_part, imaginary_part)

请用Python写一个指数函数，函数名为complex_exp()。这个函数的输入一个二元组，代表指数的实部和虚部；输出也是一个二元组，代表结果的实部和虚部。你可以使用Python自带的math库。

#<INSERT>

def check(func):
    def isEqual(a, b):
        return abs(a - b) < 1e-6

    real, imag = func((1, math.pi))
    assert isEqual(real, -math.exp(1))
    assert isEqual(imag, 0.0)

check(complex_exp)


def prefix_sum(arr):
    # 初始化前缀和数组
    prefix_sums = []
    current_sum = 0
    # 遍历输入数组，逐步累加元素
    for num in arr:
        current_sum += num
        prefix_sums.append(current_sum)
    return prefix_sums

请用Python写一个函数求一个数组的前缀和，函数名为prefix_sum()。该函数的输入是一个数组，输出也是一个数组 --- 其中输出数组中的第N个元素是输入数组中前N个元素之和。

#<INSERT>

def check(func):
    assert func([1, 2, 3, 4, 5]) == [1, 3, 6, 10, 15]

check(prefix_sum)


def round_to_digit(number, decimal_place):
    factor = 10 ** decimal_place
    return round(number / factor) * factor

请用python写一个函数实现将整数进一步取整到十位/百位/千位/更高位数（具体位数取决于函数输入），函数名为round_to_digit()，该函数有两个输入，第一个是需要被进一步取整的整数，第二个是取整的位数（0表示取整到个位，1表示取整到十位，2表示取整到百位，以此类推）；输出是一个整数。


def convert(str):
    tks = str.split(' ')
    return ''.join([x[0] for x in tks]).upper()

有一个python函数 convert，可以将一个字符串转换为另一个字符串，例如：

hello world -> HW
today is a good day -> TIAGD
you phone number is 123456789 -> YPNI1

猜测这个函数的作用并实现

#<INSERT>

assert convert("you phone number is 123456789") == "YPNI1"
assert convert("today is a good day") == "TIAGD"
assert convert("hello world") == "HW"


def dedup_and_sort(arr):
    # 使用set去除重复元素，然后将结果转换为列表
    unique_elements = list(set(arr))
    # 对列表进行排序
    unique_elements.sort()
    return unique_elements

请用Python写一个函数对一个数组去重后升序排序，函数名为dedup_and_sort()。该函数的输入和输出都是一个整形数组。

#<INSERT>

def check(func):
    assert func([3, 5, 2, 3, 2, 4]) == [2, 3, 4, 5]

check(dedup_and_sort)


我有一个列表：

```python
roll = [1, 2, 3]
```

我们能否直接用 `roll = str(roll)` 来把每个元素转换成字符串，而不是对每个元素都调用 `str()` 方法？这种做法正确吗？

请在第一行输出 "yes" 或 "no"，不要附加任何额外的评论。如果答案是否，请在第二行展示正确的代码，同样不需要有任何评论。

#<INSERT>

print (roll)
assert roll == ["1", "2", "3"]


def change(s):
    modified_string = s.replace('d', 'D')
    return modified_string[::-1]

有一个change函数，能对字符串做一些操作，以下是这些操作的例子
sddsa -> asDDs
ddd -> DDD
addacad -> DacaDDa

请猜测change函数的实现，写出python代码

#<INSERT>

assert change('addacad') == 'DacaDDa'
assert change('sddsa') == 'asDDs'
assert change('ddd') == 'DDD'
assert change('abcdefg') == 'gfeDcba'


def round_toward_zero(num):
    if num > 0:
        return int(num)
    else:
        return -int(-num)

请用python写一个函数实现将浮点数向零取整的功能，函数名为round_toward_zero()。该函数的输入是一个浮点数，输出是一个整数。

#<INSERT>

def check(func):
    assert func(3.6) == 3
    assert func(-2.3) == -2
    assert func(4.2) == 4
    assert func(-5.8) == -5

check(round_toward_zero)


class Node:
    def __init__(self, val, color="RED"):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None
        self.parent = None
        self.color = color

class RedBlackTree:
    def __init__(self):
        self.TNULL = Node(0, color="BLACK")
        self.root = self.TNULL

    def search_tree_helper(self, node, val):
        if node == self.TNULL or val == node.val:
            return node

        if val < node.val:
            return self.search_tree_helper(node.left, val)
        return self.search_tree_helper(node.right, val)

    def fix_insert(self, k):
        while k.parent.color == "RED":
            if k.parent == k.parent.parent.right:
                u = k.parent.parent.left
                if u.color == "RED":
                    u.color = "BLACK"
                    k.parent.color = "BLACK"
                    k.parent.parent.color = "RED"
                    k = k.parent.parent
                else:
                    if k == k.parent.left:
                        k = k.parent
                        self.right_rotate(k)
                    k.parent.color = "BLACK"
                    k.parent.parent.color = "RED"
                    self.left_rotate(k.parent.parent)
            else:
                u = k.parent.parent.right

                if u.color == "RED":
                    u.color = "BLACK"
                    k.parent.color = "BLACK"
                    k.parent.parent.color = "RED"
                    k = k.parent.parent
                else:
                    if k == k.parent.right:
                        k = k.parent
                        self.left_rotate(k)
                    k.parent.color = "BLACK"
                    k.parent.parent.color = "RED"
                    self.right_rotate(k.parent.parent)
            if k == self.root:
                break
        self.root.color = "BLACK"

    def left_rotate(self, x):
        y = x.right
        x.right = y.left
        if y.left != self.TNULL:
            y.left.parent = x

        y.parent = x.parent
        if x.parent == None:
            self.root = y
        elif x == x.parent.left:
            x.parent.left = y
        else:
            x.parent.right = y
        y.left = x
        x.parent = y

    def right_rotate(self, x):
        y = x.left
        x.left = y.right
        if y.right != self.TNULL:
            y.right.parent = x

        y.parent = x.parent
        if x.parent == None:
            self.root = y
        elif x == x.parent.right:
            x.parent.right = y
        else:
            x.parent.left = y
        y.right = x
        x.parent = y

    def insert(self, val):
        node = Node(val)
        node.parent = None
        node.val = val
        node.left = self.TNULL
        node.right = self.TNULL
        node.color = "RED"

        y = None
        x = self.root

        while x != self.TNULL:
            y = x
            if node.val < x.val:
                x = x.left
            else:
                x = x.right

        node.parent = y
        if y == None:
            self.root = node
        elif node.val < y.val:
            y.left = node
        else:
            y.right = node

        if node.parent == None:
            node.color = "BLACK"
            return

        if node.parent.parent == None:
            return

        self.fix_insert(node)

    def search(self, val):
        return self.search_tree_helper(self.root, val) != self.TNULL

请用Python实现一个红黑树。需要实现插入和搜索功能。红黑树的类定义为 class RedBlackTree()，包括方法 insert(val) 和 search(val)。insert(val) 无返回值，search(val) 返回一个布尔值，表示树中是否存在该值。
注意请不要定义任何全局变量，同时不需要在回答中附带任何的测试或者使用样例
要实现一个红黑树插入和搜索功能，我们可以按照以下步骤来编写代码：

1. **定义红黑树节点的类**: 定义节点的值，节点的颜色，指向左子节点的指针，指向右子节点的指针指向父节点的指针。
2. **定义红黑树的类**: 初始化红黑树，创建一个空根节点，并将其颜色设为黑色。插入一个值的节点到红黑树中，在红黑树中搜索为这个值的节点，如果存在则返回 `True`，否则返回 `False`。
3. **优先搜索**: 按照二叉搜索树的插入规则将节点插入到正确的位置，并将节点的颜色设为红色。
4. **获取结果**: 按照二叉搜索树的搜索规则进行搜索，如果找到值的节点，则返回 `True`，否则返回 `False`。

#<INSERT>

tree = RedBlackTree()
values_to_insert = [7, 3, 18, 10, 22, 8, 11, 26]
for val in values_to_insert:
    tree.insert(val)

assert tree.search(10), "10 should be found in the tree."
assert not tree.search(4), "4 should not be found in the tree."


class MinHeap:
    def __init__(self, nums=[]):
        self.heap = []
        for num in nums:
            self.insert(num)

    def parent(self, i):
        return (i - 1) // 2

    def left_child(self, i):
        return 2 * i + 1

    def right_child(self, i):
        return 2 * i + 2

    def has_parent(self, i):
        return self.parent(i) >= 0

    def has_left_child(self, i):
        return self.left_child(i) < len(self.heap)

    def has_right_child(self, i):
        return self.right_child(i) < len(self.heap)

    def swap(self, i, j):
        self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]

    def display(self):
        return self.heap

    def insert(self, num):
        self.heap.append(num)
        self.heapify_up(len(self.heap) - 1)

    def heapify_up(self, i):
        while self.has_parent(i) and self.heap[i] < self.heap[self.parent(i)]:
            self.swap(i, self.parent(i))
            i = self.parent(i)

    def remove_min(self):
        if not self.heap:
            raise Exception("Heap is empty")
        min_value = self.heap[0]
        self.heap[0] = self.heap[-1]
        self.heap.pop()
        self.heapify_down(0)
        return min_value, self.heap

    def heapify_down(self, i):
        while self.has_left_child(i):
            smaller_child_index = self.left_child(i)
            if self.has_right_child(i) and self.heap[self.right_child(i)] < self.heap[smaller_child_index]:
                smaller_child_index = self.right_child(i)

            if self.heap[i] <= self.heap[smaller_child_index]:
                break
            else:
                self.swap(i, smaller_child_index)
            i = smaller_child_index

在python中，我们有一个小根堆MinHeap的定义如下
```python
class MinHeap:
    def __init__(self):
        self.heap = []

    def __init__(self, nums):
        self.heap = []
        for num in nums:
            self.insert(num)

    def parent(self, i):
        return (i - 1) // 2

    def left_child(self, i):
        return 2 * i + 1

    def right_child(self, i):
        return 2 * i + 2

    def has_parent(self, i):
        return self.parent(i) >= 0

    def has_left_child(self, i):
        return self.left_child(i) < len(self.heap)

    def has_right_child(self, i):
        return self.right_child(i) < len(self.heap)

    def swap(self, i, j):
        self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]

    def display(self):
        return self.heap

    def insert(self, num):
        self.heap.append(num)
        self.heapify_up(len(self.heap) - 1)

    def heapify_up(self, i):
        while self.has_parent(i) and self.heap[i] < self.heap[self.parent(i)]:
            self.swap(i, self.parent(i))
            i = self.parent(i)
```
请续写这个类，添加一个函数remove_min(self)，从小根堆中删除最小的元素，并且同时返回这个最小的元素和余下的堆。
注意，请复制所有已有的代码，不要省略。
>>> MinHeap([3,1,6,4]).remove_min()
1, [3, 4, 6]


def solve(n):
    """
    Calculate the frequency of the 13th day of each month falling on each day of the week over n years.

    :param n: Number of years (0 <= n <= 400)
    :return: A list of 7 integers representing the frequency of 13th falling on Monday, Tuesday, ..., Sunday.
    """
    def is_leap_year(year):
        """
        Check if a year is a leap year.

        :param year: The year to check
        :return: True if leap year, False otherwise
        """
        if year % 400 == 0:
            return True
        if year % 100 == 0:
            return False
        return year % 4 == 0

    # Days in each month
    month_days = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]

    # Frequency of 13th falling on each day of the week (Monday, Tuesday, ..., Sunday)
    frequency = [0] * 7

    # Day of the week for 1900-01-01 (Monday)
    day_of_week = 0

    for year in range(1900, 1900 + n):
        for month in range(12):
            # Adjust the day of the week for the 13th of the current month
            day_of_week_13th = (day_of_week + 12) % 7
            frequency[day_of_week_13th] += 1

            # Calculate the number of days in the current month
            if month == 1 and is_leap_year(year):  # February in a leap year
                days_in_month = 29
            else:
                days_in_month = month_days[month]

            # Update the day of the week for the next month
            day_of_week = (day_of_week + days_in_month) % 7

    return frequency

13号又是星期五是一个不寻常的日子吗? 13号在星期五比在其他日少吗?
请写一个Python函数`solve(n)` 解决这个问题:
计算在n年里13日落在星期一,星期二......星期日的次数. 这个测试从1900年1月1日到1900+n-1年12月31日.n是一个非负数且不大于400.

这里有一些你要知道的:

(1) 1900年1月1日是星期一.
(2) 4,6,11和9月有30天.其他月份除了2月有31天.闰年2月有29天,平年2月有28天.
(3) 年份可以被4整除的为闰年(1992=4*498 所以 1992年是闰年,但是1990年不是闰年)
(4) 以上规则不适合于世纪年.可以被400整除的世纪年为闰年,否则为平年.所以,1700,1800,1900和2100年是平年,而2000年是闰年.

>>> solve(20)
[34, 33, 35, 35, 34, 36, 33]
在解决这个问题中,统计在指定年数内，每个月的第13天是星期几的频率，首先可以通过判断指定年份是否是闰年，然后计算每周星期几出现的频率。主要步骤如下:

1.**判断一个年份是否是闰年**:定义一个辅助函数，用来判断指定年份是否是闰年。

2.**存储每个月的天数**:初始化一个天数列表，用于存储每个月的天数。

3.**存储频率**:定义一个周次数列表，存储在n年里13日落在星期一,星期二......星期日的次数

4.**计算每月13号是星期几的频率**:首先遍历从1900年到1900+n 年的每一年。其次遍历每年的每个月。对于每一年的每个月，计算第13天的星期几，由于1900年1月1日是星期一，那么第13天就是第12天加上12天，然后对7取模，由此得到13日落在星期一,星期二......星期日的次数，当 `month` 等于1时（每年的第二个月），使用辅助函数判断该年份是否是闰年，来确定对应年份的二月的天数，如果是闰年，值为29，不是则为28。 然后更新周次数列表的值，以便执行下次循环，即计算下个月的第13天。

5.**结果**:遍历完所有年份后，返回13日落在星期一,星期二......星期日的次数。


class MinHeap:
    def __init__(self, nums=[]):
        self.heap = []
        for num in nums:
            self.insert(num)

    def parent(self, i):
        return (i - 1) // 2

    def left_child(self, i):
        return 2 * i + 1

    def right_child(self, i):
        return 2 * i + 2

    def has_parent(self, i):
        return self.parent(i) >= 0

    def has_left_child(self, i):
        return self.left_child(i) < len(self.heap)

    def has_right_child(self, i):
        return self.right_child(i) < len(self.heap)

    def swap(self, i, j):
        self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]

    def display(self):
        return self.heap

    def insert(self, num):
        self.heap.append(num)
        self.heapify_up(len(self.heap) - 1)

    def heapify_up(self, i):
        while self.has_parent(i) and self.heap[i] < self.heap[self.parent(i)]:
            self.swap(i, self.parent(i))
            i = self.parent(i)

在python中，我们有一个小根堆MinHeap的定义如下
```python
class MinHeap:
    def __init__(self):
        self.heap = []

    def __init__(self, nums):
        self.heap = []
        for num in nums:
            self.insert(num)

    def parent(self, i):
        return (i - 1) // 2

    def left_child(self, i):
        return 2 * i + 1

    def right_child(self, i):
        return 2 * i + 2

    def has_parent(self, i):
        return self.parent(i) >= 0

    def has_left_child(self, i):
        return self.left_child(i) < len(self.heap)

    def has_right_child(self, i):
        return self.right_child(i) < len(self.heap)

    def swap(self, i, j):
        self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]

    def display(self):
        return self.heap

    def insert(self, num):
        self.heap.append(num)
        self.heapify_up(len(self.heap) - 1)
```
请续写这个类，添加一个函数heapify_up(self, i)，使其能够被insert函数调用，从而实现向小根堆中插入一个新数字num的功能。
注意，请复制所有已有的代码，不要省略。
>>> MinHeap([3,1,6]).display()
[1,3,6]
在这个问题中，想通过 `heapify_up` 函数实现将一个元素交换到他应该在的地方。可以使用最小堆中的上浮操作来实现。
1. **判断是否可以上浮的条件**:给定的节点是否有父节点（即不是根节点），并且判断它的值是否小于其父节点的值。
2. **上浮操作**:将节点和其父节点交换。
3. **定位节点位置**:因为可能交换后的父节点依旧比该节点小，因此需要再次判断是否需要上浮，再次上浮需要定位到交换节点之后的位置。
4. **完成任务**:需要一直检测子节点是否比父节点小，所以加一个循环来一直判断替换。


def solve(B):
    """
    Find all numbers less than or equal to 100 in base-10 whose square is a palindrome in base-B.

    :param B: The base in which the palindrome check is to be performed.
    :return: A list of tuples, each containing a number and its square in base-B, both of which are palindromes in base-B.
    """
    def convert_to_base(num, base):
        """
        Convert a number to a specified base.

        :param num: The number to convert.
        :param base: The base to convert the number to.
        :return: The number in the specified base.
        """
        digits = "0123456789ABCDEFGHIJ"
        converted_num = ''
        while num > 0:
            converted_num = digits[num % base] + converted_num
            num //= base
        return converted_num

    def is_palindrome(s):
        """
        Check if a string is a palindrome.

        :param s: The string to check.
        :return: True if the string is a palindrome, False otherwise.
        """
        return s == s[::-1]

    result = []
    for n in range(1, 101):
        square = n ** 2
        square_base_B = convert_to_base(square, B)
        if is_palindrome(square_base_B):
            result.append([n, square_base_B])

    return result

回文数是指从左向右念和从右像做念都一样的数。如12321就是一个典型的回文数。

请写一个Python函数`solve(B)` 解决这个问题:
给定一个进制B(2<=B<=20, 十进制)，计算并返回一个数组，数组中每个元素是一个二元组（n_i, m_i），其中1<=n_i<=100（十进制），m_i是n_i的平方在B进制中的表示，并且m_i是一个回文数。
在大于十的进制中用'A','B'……表示10，11等等。

>>> solve(10)
[[1, '1'], [2, '4'], [3, '9'], [11, '121'], [22, '484'], [26, '676']]
首先，需要明确问题的要求：找出所有小于或等于100的十进制数，它们的平方在给定的进制 `B` 下表示为回文数。主要步骤如下：

1. **创建回文检查方法**：首先，你需要编写一个方法来判断一个数在特定进制下是否为回文。这个方法会接收一个数和它的进制作为输入，并返回一个布尔值，表示该数是否为回文。

2. **编写进制转换方法**：接下来，你需要一个方法来将十进制数转换为其他进制的字符串表示。这个方法会接收一个十进制数和一个目标进制作为输入，并返回转换后的字符串。

3. **实现解决策略**：然后，你需要编写一个名为“解决”的方法。这个方法会接收两个参数：一个表示要找到的回文数数量的 `N`，和一个表示起始检查值的 `S`。在这个方法内部：
   - 创建一个空列表，用于存储满足条件的回文数。
   - 使用循环，从 `S+1` 开始，逐个检查每个数是否满足条件。
   - 对于每个数，使用进制转换方法将其转换为二进制、八进制、十六进制等进制的字符串表示，并使用回文检查方法来判断是否为回文。
   - 如果一个数在至少两种进制下是回文，并且大于 `S`，将其添加到列表中。
   - 当列表中的回文数达到 `N` 个时，返回这个列表。

4. **获取结果**：最后，“解决”方法将返回一个包含满足条件的回文数的列表。


def solve(p, e, i, d):
    """
    Calculate the day when the physical, emotional, and intellectual cycles peak on the same day.

    :param p: The peak day of the physical cycle (0 <= p < 365)
    :param e: The peak day of the emotional cycle (0 <= e < 365)
    :param i: The peak day of the intellectual cycle (0 <= i < 365)
    :param d: The given day (0 <= d < 365)
    :return: The number of days from the given day to the next occurrence of all peaks on the same day.
    """
    # The cycle lengths
    physical_cycle = 23
    emotional_cycle = 28
    intellectual_cycle = 33

    # Adjust the peaks to start from the given day
    p = (p - d) % physical_cycle
    e = (e - d) % emotional_cycle
    i = (i - d) % intellectual_cycle

    # Start searching from the day after the given day
    day = 0

    # The maximum number of days to search is less than 21252
    while day < 21252:
        if day % physical_cycle == p and day % emotional_cycle == e and day % intellectual_cycle == i:
            return day
        day += 1

    return -1  # In case no solution is found within the limit

人生来就有三个生理周期，分别为体力、感情和智力周期，它们的周期长度为23天、28天和33天。每一个周期中有一天是高峰。在高峰这天，人会在相应的方面表现出色。例如，智力周期的高峰，人会思维敏捷，精力容易高度集中。
因为三个周期的周长不同，所以通常三个周期的高峰不会落在同一天。对于每个人，我们想知道何时三个高峰落在同一天。对于每个周期，我们会给出从当前年份的第一天开始，到出现高峰的天数（不一定是第一次高峰出现的时间）。

请写一个Python函数`solve(p, e, i, d):Int` 解决这个问题:
给定一个从当年第一天开始数的天数，输出从给定时间开始（不包括给定时间）下一次三个高峰落在同一天的时间（距给定时间的天数）。例如：给定时间为10，下次出现三个高峰同天的时间是12，则输出2（注意这里不是3）。
输入四个整数：p, e, i和d。 p, e, i分别表示体力、情感和智力高峰出现的时间（时间从当年的第一天开始计算）。d 是给定的时间，可能小于p, e, 或 i。 所有给定时间是非负的并且小于365, 所求的时间小于21252。

>>> solve(0, 0, 0, 100)
21152
这个问题可以通过使用中国剩余定理（Chinese Remainder Theorem）来解决。中国剩余定理是一种用于求解一组同余方程的算法，它可以帮助我们找到一个数，使得这个数对每一组的模数都同余。
1. **分析**：我们可以将三个周期的高峰分别看作三个同余方程：

$x ≡ -p (mod 23)$

$x ≡ -e (mod 28)$

$x ≡ -i (mod 33)$

其中`x`表示从给定时间开始（不包括给定时间）下一次三个高峰落在同一天的时间（距给定时间的天数）。

2. **选取合适函数**：我们可以使用 Python 的 sympy 库中的 `chinese_remainder` 函数来解决这个问题。这个函数可以接受两个列表作为输入，一个是模数列表，一个是余数列表，然后返回一个元组，其中第一个元素是满足所有同余方程的最小正整数解，第二个元素是模数的乘积。

3. **获取结果**：返回第一个元素，这个就是时间与给定时间的天数差。


from collections import defaultdict

def solve():
    # Initialize variables
    num_vertices = 100
    vertices = list(range(1, num_vertices + 1))
    edges = defaultdict(list)

    # Create the edges of the graph based on the given conditions
    for i in vertices:
        for j in vertices:
            if i != j and (i % 7 == j % 7):
                edges[i].append(j)

    # Initialize variables for DFS
    visited = {i: False for i in vertices}
    connected_components = 0

    # Define the DFS function
    def dfs(v):
        visited[v] = True
        for neighbour in edges[v]:
            if not visited[neighbour]:
                dfs(neighbour)

    # Reset the visited dictionary
    visited = {i: False for i in vertices}
    connected_components = 0

    # Perform DFS again to find connected components with the new graph
    for vertex in vertices:
        if not visited[vertex]:
            dfs(vertex)
            connected_components += 1
    return connected_components

有一个无向图，一共100个顶点，顶点从1到100编号。如果两个顶点的编号除以7的余数相同，那么顶点之间就会有一条边。请用python定义函数solve计算出这个图的联通分支的数量。
在这个问题中，可以通过深度优先搜索算法遍历了图的所有顶点并计算所有联通分支的数量来解决这个问题，主要步骤如下:
1. **定义相应的变量和对应的含义**:一个用于表示顶点的数量，即 100。一个代表包含从 1 到 100 的数字的列表，代表所有的顶点。另一个是 `defaultdict` 对象，它将用于存储图中的边。所以 `num_vertices = 100`,`vertices = list(range(1, num_vertices + 1))`,`edges = defaultdict(list)`。
2. **创建图的边**:使用两个嵌套的循环遍历所有的顶点对，使用相应的条件来判断两个顶点是否可以通过边连接，即它们的编号除以 7 的余数是否相同。如果满足这些条件，就将顶点 `j` 添加到顶点 `i` 的邻接列表中。这样，图的边就被创建出来了。所以 `if i != j and (i % 7 == j % 7):edges[i].append(j)`。
3. **初始化深度优先搜索所需的变量**:定义一个字典，用于跟踪哪些顶点已经被访问过。初始时，所有顶点都被标记为未访问（False）。定义一个变量，用于记录联通分支的数量。初始时设置为 0。所以 `visited = {i: False for i in vertices}   connected_components = 0`
4. **定义深度优先搜索函数**:用于执行深度优先搜索。接受一个顶点 `v` 作为参数。首先，将顶点 `v` 标记为已访问（True）。然后，遍历与顶点 `v` 相邻的所有未访问的顶点 ，并对它们递归调用 函数。这样做的目的是确保所有与顶点 `v` 相连的未访问顶点都被访问和搜索。
5. **进行深度优先搜索以计算联通分支的数量**:首先重置之前定义的字典和变量。这是为了确保每次搜索都是从新的、未访问的顶点开始的。然后，遍历所有的顶点。对于每个未访问的顶点，调用函数开始深度优先搜索。每次调用函数时，都会找到一个联通分支并访问其中的所有顶点。同时，通过递增变量的值来记录已找到的联通分支数量。
6. **结果**：通过所定义过变量返回计算得到的联通分支的数量。


def fourSum(nums, target):
    nums.sort()
    n = len(nums)
    count = 0

    for i in range(n):
        # 避免重复的第一个数
        if i > 0 and nums[i] == nums[i-1]:
            continue

        for j in range(i+1, n):
            # 避免重复的第二个数
            if j > i+1 and nums[j] == nums[j-1]:
                continue

            left, right = j + 1, n - 1
            while left < right:
                total = nums[i] + nums[j] + nums[left] + nums[right]

                if total < target:
                    left += 1
                elif total > target:
                    right -= 1
                else:
                    count += 1
                    # 避免重复的第三个和第四个数
                    while left < right and nums[left] == nums[left + 1]:
                        left += 1
                    while left < right and nums[right] == nums[right - 1]:
                        right -= 1
                    left += 1
                    right -= 1

    return count

请写一个Python函数`fourSum(nums, target)` 解决这个问题:
对于给定的数列nums，和一个目标target，请计算并返回一共有多少种不同的四元组[nums[i], nums[j], nums[k], nums[l]]使得他们的和为target。
>>> fourSum([1,0,-1,0,-2,2], 0)
3
"可以通过排序数组来优化查找过程，然后使用双指针技巧来避免重复的组合。主要步骤如下：

1. **排序数组**：首先要对数组 `nums` 进行排序。使后续的双指针方法更加高效，因为排序后的数组可以保证在寻找特定值时，可以利用有序性来减少搜索范围。

2. **使用双指针方法**：在排序后的数组中，可以使用双指针方法来找到满足条件的三元组。对于数组中的每一个元素，固定它作为四元组的第一个元素，然后使用两个指针分别从当前元素的右侧和左侧开始遍历，寻找另外两个元素，使得这三个元素的和加上当前固定元素的值等于目标值 `target`。

3. **计算组合数**：在找到满足条件的三元组后，计算以这个三元组为基础，能够构成多少种不同的四元组。这可以通过计算剩余元素中与三元组和减去目标值后的结果相等的元素数量来实现。由于数组已经排序，可以直接计算出这个数量，然后乘以2（因为两个相同的元素可以构成两个不同的四元组）。"


from collections import deque

def solve(graph):
    rows, cols = len(graph), len(graph[0])
    directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]  # 可能的移动方向：右、下、左、上
    visited = [[False for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]

    # 找到起点 'a'
    start = None
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if graph[i][j] == 'a':
                start = (i, j)
                break
        if start:
            break

    # 广度优先搜索
    queue = deque([start])
    while queue:
        x, y = queue.popleft()
        if graph[x][y] == 'b':  # 找到终点
            return True
        for dx, dy in directions:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and not visited[nx][ny] and graph[nx][ny] != '#':
                visited[nx][ny] = True
                queue.append((nx, ny))

    return False  # 没有找到路径

请写一个Python函数`solve(graph) -> bool` 解决这个问题:
graph是一个由字符组成的迷宫，其中'#'为墙，不可穿越，'.'为可以通过的路，'a'为目标小车1的起点，'b'为目标小车1的终点，
请计算并返回小车是否可以从'a'走到'b'。
>>> solve(['####','#a##','####','##b#'])
False
>>> solve(['####','#a.#','##.#','##b#'])
True
在这个问题中，想计算并返回小车是否可以从 'a' 走到 'b' 。可以使用广度优先搜索来实现。
1. **确定起始点**：将字母 'a' 的所在位置设定为广度优先搜索的起始位置。
2. **初始化工具**：开始前，首先初始化一个队列（`queue`），并将初始点添加到队列中。同时，准备一个数组用于记录每个已探索的方向。
3. **确定目标点**：当队列非空时，代表仍有待探索的位置。由队列头部取出一个方向，检查该方向是否为字母 'b' 的位置。若是，则返回 `True`，说明从起点可以到达终点。
4. **探索过程**：若该方向并非字母 'b' 的位置，则继续探索其相邻的上下左右四个方向。若某个方向上的位置为墙（'#'）或已被探索过，则忽略此方向。否则，将此方向上的位置加入队列尾部，并在已探索方向数组中做标记。
5. **探索结果**：在所有可达位置都探索完毕后，若仍未找到字母 'b' 的位置，那么返回 `False`，这表示从字母 'a' 的位置无法到达字母 'b' 的位置。


import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化最短路径的字典，所有值设为无穷大
    shortest_paths = {vertex: float('infinity') for vertex in graph}
    # 起始节点到自身的距离设为0
    shortest_paths[start] = 0

    # 用于存储待检查节点的优先队列
    priority_queue = [(0, start)]

    while priority_queue:
        # 取出当前距离最短的节点
        current_distance, current_vertex = heapq.heappop(priority_queue)

        # 如果当前节点的已知最短路径还比当前距离长，则跳过此节点
        if current_distance > shortest_paths[current_vertex]:
            continue

        # 检查当前节点的邻居
        for neighbor, weight in graph[current_vertex].items():
            distance = current_distance + weight

            # 如果找到更短的路径，则更新最短路径和优先队列
            if distance < shortest_paths[neighbor]:
                shortest_paths[neighbor] = distance
                heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

    return shortest_paths

请用Python实现Dijkstra算法，用于找到从起始节点到图中所有其他节点的最短路径。函数定义为 def dijkstra(graph, start), graph 是一个字典，表示图的邻接矩阵，start 是一个表示起始节点的键值。函数的返回值是一个字典，键是节点，值是从起始节点到该节点的最短路径长度。
Dijkstra 算法是一种用于寻找图中单源最短路径的算法。它的基本思路如下：

1. **初始化**：首先，需要一个数组或字典来存储从起始节点到每个节点的最短距离。对于所有节点，除了起始节点，初始化为无穷大（或一个很大的数）。起始节点到自己的距离设为 0。
2. **选择最短距离的节点**：从未处理的节点中选择一个距离最短的节点。`shortest_paths` 字典用于存储从起始节点到每个节点的最短距离，`priority_queue` 用于存储待处理的节点及其当前的最短距离。
3. **更新距离**：每次从 `priority_queue` 中取出距离最短的节点，然后更新其邻居的最短距离，并将这些邻居节点加入到 `priority_queue` 中。
4. **标记处理过的节点**：`heapq.heappop(priority_queue)` 从优先队列中取出距离最短的节点及其距离。检查当前节点的已知最短路径是否比当前距离长。
5. **重复步骤2-4**：重复上述步骤，直到所有节点的最短距离都被确定。

#<INSERT>

graph = {
    'A': {'B': 1, 'C': 4},
    'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
    'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
    'D': {'B': 5, 'C': 1}
}
start_node = 'A'
result = dijkstra(graph, start_node)
assert type(result) == dict, "Dijkstra result should be a dictionary."
assert result[start_node] == 0, "Distance to start node should be 0."
assert result['C'] == 3, "Distance to C should be 3"
assert result['D'] == 4, "Distance to D should be 4"


def cross_product(o, a, b):
    """
    Calculate the cross product of OA x OB
    """
    return (a[0] - o[0]) * (b[1] - o[1]) - (a[1] - o[1]) * (b[0] - o[0])

def is_left_of_line(a, b, c):
    """
    Check if point c is left of line formed by points a and b
    """
    return cross_product(a, b, c) >= 0

def in_polygon(polygon, dot):
    """
    Check if the dot is inside the polygon
    """
    n = len(polygon)
    if n < 3:
        return False  # A polygon must have at least 3 vertices

    # Add first vertex at the end to close the polygon
    extended_polygon = polygon + [polygon[0]]

    for i in range(n):
        # If the dot is not to the left of all edges, it is outside the polygon
        if not is_left_of_line(extended_polygon[i], extended_polygon[i + 1], dot):
            return False

    return True

请写一个Python函数`in_polygon(polygon, dot)` 解决这个问题:
给定一个二维凸多边形polygon（格式为一个列表，列表中每一个元素都是一个列表，表示一个顶点的坐标，相邻顶点间有边相连），和一个二位的点dot（一个列表，表示一个dot的坐标）。
请计算并返回dot是否在polygon内部。如果dot在polygon的边上，也认为dot在polygon的内部。
>>> in_polygon([[0,0],[1,0],[1,1],[0,1]], [0.5, 0.5])
True
在解决这个问题时，我们可以采用向量叉积的性质来判断点是否在多边形内部。主要步骤如下：

1. **确定多边形的边界**：首先，确保多边形是一个闭合的形状，通常通过在多边形顶点列表的末尾添加第一个顶点来实现闭合。

2. **利用向量叉积**：定义一个函数来计算两个点（向量）之间的叉积。叉积的正负值可以帮助我们判断一个点相对于直线的位置。

3. **判断点的位置**：遍历多边形的每一条边，使用叉积函数来判断给定点是否在边的左侧。如果点在所有边的左侧，那么它就在多边形内部。

4. **处理边界情况**：如果点恰好在多边形的边上，根据题目要求，也认为点在多边形内部。

5. **得出结论**：根据上述判断，确定点是在多边形内部还是外部，并返回相应的结果。


def diameter(edges):
    # 构建图
    graph = {}
    for u, v, w in edges:
        if u not in graph:
            graph[u] = []
        if v not in graph:
            graph[v] = []
        graph[u].append((v, w))
        graph[v].append((u, w))

    # DFS 来找到最远的顶点和距离
    def dfs(node, parent):
        max_distance, farthest_node = 0, node
        for neighbor, weight in graph[node]:
            if neighbor != parent:
                distance, next_node = dfs(neighbor, node)
                distance += weight
                if distance > max_distance:
                    max_distance, farthest_node = distance, next_node
        return max_distance, farthest_node

    # 从任意点（比如 1）开始第一次 DFS
    _, farthest = dfs(1, None)
    # 从最远点开始第二次 DFS
    diameter, _ = dfs(farthest, None)

    return diameter

请写一个Python函数`diameter(edges) -> int` 解决这个问题:
给定一颗树的边表edges，其中每个元素[i,j,w]表示从顶点i到顶点j有一条权重是w的无向边。请计算并返回这棵树的直径。
>>> diameter([[1,3,1],[1,2,3],[2,4,2],[2,5,6]])
10
在这个问题中，我们可以通过深度优先搜索（DFS）算法来解决这个问题，主要步骤如下：

1. **图的构建**：首先，我们需要将给定的边集合转换为图的邻接表表示。这意味着对于图中的每个顶点，我们创建一个列表，其中包含与该顶点相连的所有其他顶点及其对应的边的权重。
2. **第一次DFS**：从树的任意顶点开始，执行深度优先搜索。在搜索过程中，记录从当前顶点到所有其他顶点的最大距离。这个过程会找到树中距离起始顶点最远的顶点，这个顶点被称为“最远节点”。
3. **第二次DFS**：从第一次 DFS 找到的最远节点开始，再次执行深度优先搜索。这次搜索的目的是找到从最远节点到树中其他所有顶点的最大距离。这个距离加上第一次 DFS 中找到的最大距离，就是树的直径。
4. **结果**：最后，在返回第二次 DFS 中找到的最大距离，即树的直径。


class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

def build_tree(preorder, inorder):
    if not preorder or not inorder:
        return None

    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    mid = inorder.index(root_val)

    root.left = build_tree(preorder[1:mid + 1], inorder[:mid])
    root.right = build_tree(preorder[mid + 1:], inorder[mid + 1:])

    return root

def postorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    return postorder_traversal(root.left) + postorder_traversal(root.right) + [root.val]

def convert_tree_traverse(preorder, inorder):
    root = build_tree(preorder, inorder)
    return postorder_traversal(root)

请写一个Python函数`convert_tree_traverse(preorder: List[int], inorder: List[int]) -> List[int]` 解决这个问题:
给定一颗二叉树的前序遍历preorder，中序遍历inorder，计算并返回该二叉树的后续遍历。
>>> convert_tree_traverse([1,2,4,5,3,6,7], [4,2,5,1,6,3,7])
[4,5,2,6,7,3,1]
>>> has_close_elements([1,2,3], [2,1,3])
[2,3,1]
在这个问题中，可以通过递归方法来解决这个问题，主要步骤如下：

1. **构建二叉树**：将前序遍历结果的第一个元素作为根节点的值。在中序遍历结果中找到根节点的位置，这个位置将中序遍历结果分为左子树和右子树的索引。递归地构建左子树和右子树。当没有更多的节点可以构建时，递归终止
2. **计算后序遍历**：如果树为空则返回空列表。递归地进行左子树和右子树的后序遍历。将左子树和右子树遍历结果合并，最后加上根节点的值。当没有节点可以访问的时候，递归终止。
3. **返回结果**：返回后续遍历的结果列表。


from functools import cmp_to_key

def cmp(p_1, p_2):

    v_1 = max(p_2[1], p_1[0] * p_1[1])
    v_2 = max(p_1[1], p_2[0] * p_2[1])

    if v_1 == v_2:
        return 0

    return -1 if v_1 < v_2 else 1

def solve(king, ministers):
    a, b = king

    ministers = sorted(ministers, key=cmp_to_key(cmp))

    ans = 0
    prod = a

    for l, r in ministers:
        ans = max(ans, prod // r)
        prod *= l

    return ans

恰逢 H 国国庆，国王邀请 n 位大臣来玩一个有奖游戏。
首先，他让每个大臣在左、右手上面分别写下一个整数，国王自己也在左、右手上各写一个整数。
然后，让这 n 位大臣排成一排，国王站在队伍的最前面。排好队后，所有的大臣都会获得国王奖赏的若干金币，每位大臣获得的金币数分别是：排在该大臣前面的所有人的左手上的数的乘积 除以 他自己右手上的数，然后向下取整得到的结果。
国王不希望某一个大臣获得特别多的奖赏，所以他想请你帮他重新安排一下队伍的顺序，使得获得奖赏最多的大臣，所获奖赏尽可能的少。注意，国王的位置始终在队伍的最前面。

用python定义函数 solve(king, ministers) ，其中king是一个二元组，代表国王左手和右手上的整数，minister是每个大臣的左手和右手上整数的二元组列表。
返回重新排列后获奖最多的大臣获奖的金币数量。
" 在问题中如果想解决获得奖赏最多的大臣，所获奖赏尽可能的少。可以使用贪心算法（一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法）。

**初步构想** 如果我们想让获取的奖金最多的大臣尽可能少金币，那我们就需要尽可能使每位大臣的奖金少。即每位大臣前面的所有大臣的左手上的数的乘积应该尽可能小，同时他自己右手上的数尽可能大。

**敲定目标** 应该让右手上数较大的大臣尽可能靠前排，左手上数较大的大臣尽可能靠后。

**排序方式** 对所有大臣按照他们右手上的数的顺序从大到小排序，右手上的数相同时，按照左手上的数从小到大排序；

**遵守规则** 按照排序后的顺序，依次排队，国王排在队伍的最前面；

**得出结果** 按照队列顺序，计算每位大臣的奖金，记录最大的奖金。"


def solve(graph):
    if not graph:
        return True

    # 计算每个顶点的度数
    degrees = {}
    for a, b in graph:
        degrees[a] = degrees.get(a, 0) + 1
        degrees[b] = degrees.get(b, 0) + 1

    # 判断连通性
    def dfs(v, visited):
        visited.add(v)
        for a, b in graph:
            if a == v and b not in visited:
                dfs(b, visited)
            elif b == v and a not in visited:
                dfs(a, visited)

    visited = set()
    dfs(graph[0][0], visited)
    if len(visited) != len(degrees):
        return False

    # 计算奇数度顶点的数量
    odd = sum(1 for degree in degrees.values() if degree % 2 != 0)

    # 判断是否存在欧拉路径或回路
    return odd == 0 or odd == 2

请写一个Python函数`solve(graph) -> bool` 解决这个问题:
graph是一个list，其中每一个元素[a,b]表示从顶点a到顶点b有一条无向边。
请计算并返回是否有可能把所有的边都走过且仅走过一遍。
>>> solve([[1,2],[1,2],[1,3],[2,3],[2,4],[2,4],[3,4]])
False
>>> solve([[1,2],[2,4],[4,3],[3,1]])
True
在这个问题中，判断一个无向图是否存在一个欧拉通路,主要思路如下：

1. **图的表示**:我需要将边列表转换为图的邻接表表示，这样我们可以方便地计算每个顶点的度数。

2. **计算度数**:遍历图中的所有边，为每个顶点计算度数,在无向图中，每条边贡献两个度数（因为边是双向的）。

3. **判断欧拉通路**:根据欧拉通路的存在条件，图中必须有0个或2个顶点的度数为奇数,如果满足这个条件，那么图存在欧拉通路。

4. **返回结果**:如果找到满足条件的顶点，返回 `True`；否则，返回 `False`。


from collections import deque

def shortest_path(graph, s, t):
    n = len(graph)
    visited = [False] * n
    distance = [0] * n
    queue = deque([s])
    visited[s] = True

    while queue:
        current = queue.popleft()
        for neighbor in range(n):
            if graph[current][neighbor] != -1 and not visited[neighbor]:
                queue.append(neighbor)
                visited[neighbor] = True
                distance[neighbor] = distance[current] + graph[current][neighbor]
                if neighbor == t:
                    return distance[t]

    return -1  # 如果无法到达 t，则返回 -1

请写一个Python函数`shortest_path(graph, s, t) -> int` 解决这个问题:
给定一个无向图的邻接矩阵graph，计算无向图中中从起点s到终点t的最短路。邻接矩阵中，如果两个顶点i，j间没有直接连接的边，则graph[i][j]=-1。
>>> shortest_path([[0, 1, 2, -1], [1, 0, 3, -1], [2, 3, 0, 1], [-1, -1, 1, 0]], 0, 3)
3
在这个问题中，可以通过在图中寻找最短路径的广度优先搜索算法，主要步骤如下：
1. **初始化数组**：用于记录每个节点是否已经被访问过和从源节点到每个节点的最短距离
2. **搜索节点**：从根节点开始搜索，依次从队列的左端取出一个节点，遍历节点的所有邻居，如果邻居节点与节点之间有边并且没有被访问过，则将邻居节点添加到队列的右端并且标记此邻居节点为已访问。
3. **返回最短路径**：更新最短距离为节点的最短距离加上节点到邻居节点的边权重，如果此邻居节点是目标节点，则返回最短路径。
4. **返回结果**：如果循环结束后没有找到最短路径，则返回 -1，表示无法到达目标节点。


请写一个Python函数`solve(graph) -> bool` 解决这个问题:
graph是一个由字符组成的迷宫，其中'#'为墙，不可穿越，'.'为可以通过的路，'a'为目标小车1的起点，'b'为目标小车1的终点，
请计算并返回小车是否可以从'a'走到'b'。
>>> solve(['####','#a##','####','##b#'])
False
>>> solve(['####','#a.#','##.#','##b#'])
True


def n_queens(n):
    def is_safe(row, col):
        for i in range(row):
            if board[i] == col or \
               i - board[i] == row - col or \
               i + board[i] == row + col:
                return False
        return True

    def solve(row):
        nonlocal count
        if row == n:
            count += 1
            return

        for col in range(n):
            if is_safe(row, col):
                board[row] = col
                solve(row + 1)
                board[row] = -1

    count = 0
    board = [-1] * n
    solve(0)
    return count

请写一个Python函数`n_queens(n)` 解决这个问题:
对于一个给定的n，计算并返回在nxn的棋盘上一共有多少中方法放置n个国际象棋中的皇后，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。
>>> n_queens(4)
2
"在这个问题中可以使用递归回溯的方式解决问题。主要步骤如下：

1. **定义一个函数检查在给定的行和列上放置皇后是否安全**：使用特定的条件去判断在给定的位置放置皇后是否安全。如果当前位置是安全的，它返回 `True`；否则，返回 `False`。

2. **创建一个递归函数解决 N 皇后问题**:检查当前行是否已经放置了 `N` 个皇后。如果是，则增加全局变量的值。对于当前行的每一列，都尝试放置一个皇后。如果放置在当前列是安全的则递归地尝试放置下一个皇后。
在递归返回之后，将当前行的皇后位置设置为-1。

3. **定义变量用于记录找到有效放置方式的数量**:初始化设置为0用于跟踪找到的解决方案的数量。

4. **定义列表**:用于表示每一行的皇后位置。

5. **结果**：调用函数开始解决 N 皇后问题。返回定义的变量，即找到的解决方案的数量
"

#<INSERT>

def check():
    assert n_queens(1) == 1
    assert n_queens(4) == 2
    assert n_queens(8) == 92
    assert n_queens(9) == 352
check()


def reverse(llist):
    prev = None
    current = llist.head
    while current:
        next_node = current.next
        current.next = prev
        prev = current
        current = next_node
    llist.head = prev
    return llist.display()

在python中，我们有一个链表节点类定义如下。
class Node:
    def __init__(self, data=None):
        self.data = data
        self.next = None
利用这个类，我们实现了一个单向链表的类，定义如下。
class LinkedList:

    def append(self, data):
        if not self.head:
            self.head = Node(data)
        else:
            cur = self.head
            while cur.next:
                cur = cur.next
            cur.next = Node(data)

    def __init__(self, nums):
        self.head = None
        for num in nums:
            self.append(num)

    def display(self):
        elements = []
        cur_node = self.head
        while cur_node:
            elements.append(cur_node.data)
            cur_node = cur_node.next
        return elements

请写一个Python函数`reverse(llist)` 解决这个问题:
对于给定的单向链表llist，逆转这个链表，返回逆转后的链表从头开始显示的数字。
>>> reverse(LinkedList([1,2,3,4]))
[4, 3, 2, 1]

class Node:
    def __init__(self, data=None):
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self, nums):
        self.head = None
        for num in nums:
            self.append(num)

    def append(self, data):
        if not self.head:
            self.head = Node(data)
        else:
            cur = self.head
            while cur.next:
                cur = cur.next
            cur.next = Node(data)

    def display(self):
        elements = []
        cur_node = self.head
        while cur_node:
            elements.append(cur_node.data)
            cur_node = cur_node.next
        return elements

#<INSERT>

def check(reverse):
    assert reverse(LinkedList([1,2,3,4]))==[4,3,2,1]
    assert reverse(LinkedList([4]))==[4]
    assert reverse(LinkedList([4, 4]))==[4,4]

check(reverse)


def find_kth_largest(nums, k):
    # 转换k为索引
    k = len(nums) - k

    def quick_select(l, r):
        pivot, p = nums[r], l
        for i in range(l, r):
            if nums[i] <= pivot:
                nums[p], nums[i] = nums[i], nums[p]
                p += 1
        nums[p], nums[r] = nums[r], nums[p]

        if p > k:
            return quick_select(l, p - 1)
        elif p < k:
            return quick_select(p + 1, r)
        else:
            return nums[p]

    return quick_select(0, len(nums) - 1)

请用Python实现查找数组中的第k个最大元素。函数定义为 def find_kth_largest(nums, k)，nums 是一个整数列表（List），k 是一个整数。函数的返回值是nums中第k个最大的元素。不得使用内置函数或者sort等函数
在这个问题中，在未排序的数组中查找第 k 个最大元素，可以使用快速选择算法来解决，主要步骤如下：

1. **选择一个“枢轴”（pivot）**：从数组中随机选择一个元素作为枢轴。
2. **分区**：将数组分为两部分，一部分包含所有小于枢轴的元素，另一部分包含所有大于枢轴的元素。确保所有小于枢轴的元素在它左边，所有大于枢轴的元素在它右边。
3. **递归或迭代**：
   - 如果枢轴的位置（索引）等于 k-1（数组索引从 0 开始），那么枢轴就是第 k 个最大的元素，返回它。
   - 如果枢轴的位置小于 k-1，那么第 k 个最大元素在枢轴的右边，对右边的子数组递归或迭代执行快速选择。
   - 如果枢轴的位置大于 k-1，那么第 k 个最大元素在枢轴的左边，对左边的子数组递归或迭代执行快速选择。
4. **处理边界情况**：如果数组为空或只有一个元素，直接返回该元素（如果 k 为 1）或 `None`（如果 k 大于 1）。

#<INSERT>

nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4]
k = 2
assert find_kth_largest(nums, k) == 5, "Find kth largest element failed."


def multiply(num1: str, num2: str) -> str:
    if num1 == "0" or num2 == "0":
        return "0"

    # 初始化结果数组，最大长度为两数长度之和
    result = [0] * (len(num1) + len(num2))

    # 逐位相乘
    for i in range(len(num1) - 1, -1, -1):
        for j in range(len(num2) - 1, -1, -1):
            mul = (ord(num1[i]) - ord('0')) * (ord(num2[j]) - ord('0'))
            p1, p2 = i + j, i + j + 1
            sum_ = mul + result[p2]

            # 更新结果数组
            result[p1] += sum_ // 10
            result[p2] = sum_ % 10

    # 将结果数组转换为字符串
    result_str = ''.join(map(str, result))

    # 移除结果前面的零
    return result_str.lstrip('0')

请写一个Python函数`multiply(num1: str, num2: str) -> str` 解决这个问题:
给定两个只包含数字的字符串num1和num2，分别表示两个高精度数，请计算并返回他们的乘积。请不要使用任何库函数，也不要直接将输入转化成整数来简化这个过程。
>>> multiply('123', '456')
'56088'
在这个问题中，可以使用模拟手算乘法的方法来解决这个问题，主要步骤如下：
1. **检查输入**：检查输入是否为 0，如果是，直接返回 0。
2. **数组初始化**：初始化一个长度为两个输入字符串长度之和的数组，并将其所有元素初始化为 0。
3. **模拟手算乘法的过程**：从后向前遍历两个输入字符串，使用 `ord()` 函数将字符串中的字符转换为对应的 ASCII 值，然后减去'0'的 ASCII 值，得到对应的数字，对每一位进行乘法运算，再更新数组中的值。
4. **返回结果**：将数组转换为字符串，并移除结果前面的零。

#<INSERT>

# Override to disable `int` function
def int(s):
    raise TypeError('int function is forbidden')

def check():
    assert multiply('123', '456') == '56088'
    assert multiply('123', '0') == '0'
    assert multiply('9999', '8888') == '88871112'
check()


def islands(map):
    if not map:
        return 0

    def dfs(i, j):
        if i < 0 or i >= len(map) or j < 0 or j >= len(map[0]) or map[i][j] == '0':
            return
        map[i][j] = '0'  # 将访问过的陆地标记为 '0'
        dfs(i + 1, j)    # 访问下方单元格
        dfs(i - 1, j)    # 访问上方单元格
        dfs(i, j + 1)    # 访问右侧单元格
        dfs(i, j - 1)    # 访问左侧单元格

    count = 0
    for i in range(len(map)):
        for j in range(len(map[0])):
            if map[i][j] == '1':
                dfs(i, j)
                count += 1

    return count

请写一个Python函数`islands(map): int` 解决这个问题:
给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格map，计算并返回网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。
>>> islands([
  ['1','1','0','0','0'],
  ['1','1','0','0','0'],
  ['0','0','1','0','0'],
  ['0','0','0','1','1']
])
3
要实现这个功能，我们可以按照以下步骤来编写代码：

1. **创建变量**: 创建一个变量，用于记录岛屿的数量。

2. **遍历位置**: 遍历二维网格的每个位置，如果当前位置是陆地，则进行深度优先搜索递归的访问当前位置的相邻位置，如果相邻位置是陆地，则继续进行深度优先搜索。

3. **优先搜索**: 每次进行深度优先搜索时，都会访问到一个岛屿，将变量值加 1。

4. **获取结果**: 然后最后返回结果就是岛屿的数量。


def level_order_traversal(root):
    if not root:
        return []  # 如果根节点为空，返回空列表

    queue = [root]  # 使用一个队列，初始时包含根节点
    result = []  # 用来存储层序遍历的结果

    while queue:
        current_node = queue.pop(0)  # 从队列中移除当前节点
        result.append(current_node.val)  # 将当前节点的值添加到结果列表中

        # 如果左子节点存在，加入队列
        if current_node.left:
            queue.append(current_node.left)

        # 如果右子节点存在，加入队列
        if current_node.right:
            queue.append(current_node.right)

    return result

请用Python实现二叉树的层序遍历算法。函数定义为 def level_order_traversal(root), root 是一个Node类的实例，Node类有三个类变量：left, right, val，其中val是一个int类型变量，left, right 是指向左节点和右节点的指针。函数的返回值是一个列表（List），列表元素值是层序遍历对应的每个Node中包含的val值。
Node类已经实现好了，不需要重复实现。
要实现二叉树的层序遍历算法，我们可以按照以下步骤来编写代码：
1. **检查节点**: 首先，检查根节点是否为空。如果为空，说明二叉树为空树，直接返回空列表作为结果。
2. **创建队列**: 创建一个队列，初始时将根节点加入队列。
3. **创建列表**: 创建一个空列表，用于存储层序遍历的结果。
4. **循环遍历**: 进入循环，当队列不为空时，弹出队列中的第一个节点，将其赋值给变量，将变量的 val 值添加到结果列表中，如果有左子节点，将左子节点加入队列，如果有右子节点，将右子节点加入队列。
5. **获取结果**: 循环结束后，返回结果列表作为层序遍历的结果。

#<INSERT>

class Node:
    def __init__(self, val=0):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert_level_order(arr, root, i, n):
    if i < n:
        temp = Node(arr[i])
        root = temp

        root.left = insert_level_order(arr, root.left, 2 * i + 1, n)
        root.right = insert_level_order(arr, root.right, 2 * i + 2, n)
    return root

arr = [i for i in range(1, 8)] # Creating a tree with values 1 to 7
n = len(arr)
root = None
root = insert_level_order(arr, root, 0, n)

# Test case
expected_output = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
assert level_order_traversal(root) == expected_output, "Level Order traversal does not match expected output."


请写一个Python函数`diameter(edges) -> int` 解决这个问题:
给定一颗树的边表edges，其中每个元素[i,j,w]表示从顶点i到顶点j有一条权重是w的无向边。请计算并返回这棵树的直径。
>>> diameter([[1,3,1],[1,2,3],[2,4,2],[2,5,6]])
10


def del_dup(head):
    if head is None:
        return head

    current = head

    while current.next is not None:
        if current.next.val == current.val:
            current.next = current.next.next
        else:
            current = current.next

    return head

给定一个单项链表，它的每个节点是一个ListNode对象，这个对象有2个属性：
- val：这个节点的值
- next：下一个节点的引用

给定一个排序链表，删除所有重复的元素，使得每个元素只出现一次。
用python实现这个功能，定义函数del_dup，输入排序链表的head，返回删除重复元素后链表的head。
在这个问题中，删除排序链表中的重复元素，可以使用迭代遍历链表方法来解决，主要步骤如下：

1. **初始化**：设置 `current` 指针指向链表头节点。设置 `next_node` 指针指向 `head` 的下一个节点。
2. **遍历链表**：使用一个 `while` 循环，当 `next_node` 不为 `None` 时，继续遍历链表。
3. **比较并删除重复元素**：在循环中比较 `current` 和 `next_node` 的值。如果值相同，更新 `current.next` 为 `next_node.next` 以跳过重复节点，然后更新 `next_node` 为 `current.next`，准备下一次比较。如果值不同，直接将 `current` 移动到 `next_node`，然后更新 `next_node`。
4. **删除重复元素**：如果发现重复元素，跳过当前的重复节点。链表中的重复节将被删除。
5. **返回结果**：当下一个节点为 `None` 时，循环结束，此时指针指向链表的最后一个节点。返回 `head` 作为新链表的头节点。

#<INSERT>

import random
class ListNode():
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.next = None

head = ListNode(0)
cur = head
for i in range(10):
    n = random.randint(2, 5)
    for j in range(n):
        node = ListNode(i)
        cur.next = node
        cur = cur.next

head2 = del_dup(head)
cur = head2
arr = []
while cur != None:
    arr.append(cur.val)
    cur = cur.next

assert('.'.join(map(str, arr)) == '0.1.2.3.4.5.6.7.8.9')


def max_coins(nums):
    size = len(nums)
    arr = [0 for _ in range(size + 2)]
    arr[0] = arr[size + 1] = 1
    for i in range(1, size + 1):
        arr[i] = nums[i - 1]

    dp = [[0 for _ in range(size + 2)] for _ in range(size + 2)]

    for l in range(3, size + 3):
        for i in range(0, size + 2):
            j = i + l - 1
            if j >= size + 2:
                break
            for k in range(i + 1, j):
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j] + arr[i] * arr[j] * arr[k])

    return dp[0][size + 1]

有 n 个气球，编号为 0 ~ n - 1，每个气球上都有一个数字，这些数字存在数组 nums 中。现在开始戳破气球。

现在要求你戳破所有的气球。每当你戳破一个气球 i 时其中戳破第 i 个气球，可以获得 nums[i - 1] * nums[i] * nums[i + 1] 枚硬币，这里的 i-1 和 i+1 代表和 i 相邻的两个气球的编号。
注意当你戳破了气球 i 后，气球 i-1 和气球 i+1 就变成了相邻的气球。
如果 i-1 或 i+1 超出了数组的边界，那么就当它是一个数字为 1 的气球。
求出能获得硬币的最大数量。
写python代码，定义 max_coins 函数，输入 nums 数组，返回最大硬币数量。


def moving_average(nums, window_size):
    if window_size > len(nums) or window_size <= 0:
        return []

    averages = []
    sum_window = sum(nums[:window_size])
    averages.append(sum_window / window_size)

    for i in range(1, len(nums) - window_size + 1):
        sum_window = sum_window - nums[i - 1] + nums[i + window_size - 1]
        averages.append(sum_window / window_size)

    return averages

请写一个Python函数`moving_average(nums, window_size) -> List` 解决这个问题:
给定一个数列nums，请计算其窗口长度为window_size的移动平均数，并返回这个数列。注意，window_size可能小于nums本身的长度，这种情况下请返回空数列[]。
>>> moving_average([0, 1, 2, -1], 2)
[0.5, 1.5, 0.5]
要实现这个功能，我们可以按照以下步骤来编写代码：

1. **检查**：检查窗口大小是否大于数据序列的长度或者小于等于0，如果是，则直接返回一个空列表。

2. **创建并计算**：创建一个空列表，用于存储移动平均值。并使用能计算窗口大小内的数字总和的函数来计算得到初始的平均值，并将其添加到列表中。

3. **加入列表**：通过循环，计算当前窗口内的数据总和，得到的总和除以窗口大小，得到当前的移动平均值加入列表。

4. **返回列表**用函数返回包含所有移动平均值的列表。

#<INSERT>

def check(moving_average):
    assert moving_average([0, 1, 2, -1], 2) == [0.5, 1.5, 0.5]
    assert moving_average([0, 1, 2, -1], 10) == []
    assert moving_average([0, 1, 2, -1], 1) == [0, 1, 2, -1]
    assert moving_average([10, 20, 30, 40, 50], 3) == [20, 30, 40]

check(moving_average)


from decimal import Decimal, getcontext

def solve(R, n):
    """
    Calculate R to the power of n with high precision using the decimal module.

    :param R: A real number (0.0 < R < 99.999)
    :param n: An integer (0 < n <= 25)
    :return: R raised to the power of n
    """
    # Set the precision high enough to handle the calculation
    getcontext().prec = 50

    # Use Decimal for high precision calculation
    result = Decimal(R) ** n

    return result

对数值很大、精度很高的数进行高精度计算是一类十分常见的问题。比如，对国债进行计算就是属于这类问题。

请写一个Python函数`solve(R, n):Float` 解决这个问题:
对一个实数R( 0.0 < R < 99.999 )，要求写程序精确计算 R 的 n 次方(R^n)，其中n 是整数并且 0 < n <= 25。

>>> solve(95.123,12)
548815620517731830194541.899025343415715973535967221869852721
我们可以使用如下思路解决这个问题：
使用 decimal 模块的 `getcontext()` 设置精度，使用 decimal 模块的 `Decimal` 类来计算 `R` 的 `n` 次方。
这样，我们就解决了在进行国债计算或其他需要高精度的场景时的精度问题。


def dfs(graph, start):
    visited = []  # 存储已访问的节点
    stack = [start]  # 使用栈来存储待访问的节点，初始时栈中只有起始节点

    while stack:
        node = stack.pop()  # 取出栈顶元素
        if node not in visited:
            visited.append(node)  # 访问该节点
            # 将邻接的未访问节点加入栈中，注意按字典序倒序添加，以保证字典序小的节点先被访问
            stack.extend(sorted(graph[node], reverse=True))

    return visited

请用Python实现图的深度优先搜索算法。函数定义为 def dfs(graph, start), graph 是一个字典，表示图的邻接列表，start 是一个表示起始节点的键值。函数的返回值是一个列表（List），列表元素为按DFS遍历的节点顺序。
为了方便检查结果，我们假设图中节点的值为英文大写字母'A'到'Z', 当一个节点有多个邻接节点时，我们优先访问字典序较小的节点。
在这个问题中，深度优先搜索（DFS）算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法，使用栈来模拟深度优先搜索的递归过程来解决这个问题，主要步骤如下：
1. **初始化**：创建一个栈 `stack`，并将起始节点 `start` 作为初始元素入栈。
2. **深度优先搜索**：当栈不为空时，执行循环，弹出栈顶元素，作为当前节点。如果当前节点尚未被访问，则将其添加到列表。获取当前节点的所有邻接节点，并对它们进行排序，以确保按照字典序优先访问。将排序后的邻接节点逆序（或正序）添加到栈中，以便优先访问字典序较小的节点。
3. **返回结果**：当栈为空时，表示所有可达节点都已访问完毕。


请写一个Python函数`shortest_path(graph, s, t) -> int` 解决这个问题:
给定一个无向图的邻接矩阵graph，计算无向图中中从起点s到终点t的最短路。邻接矩阵中，如果两个顶点i，j间没有直接连接的边，则graph[i][j]=-1。
>>> shortest_path([[0, 1, 2, -1], [1, 0, 3, -1], [2, 3, 0, 1], [-1, -1, 1, 0]], 0, 3)
3


def add(num1: str, num2: str) -> str:
    # 确保 num1 是较长的那个数字字符串
    if len(num1) < len(num2):
        num1, num2 = num2, num1

    num1, num2 = num1[::-1], num2[::-1]  # 反转字符串以方便从最低位开始计算
    carry = 0  # 进位
    result = []

    # 对两个数字的每一位进行相加
    for i in range(len(num1)):
        digit1 = int(num1[i])  # 第一个数的当前位
        digit2 = int(num2[i]) if i < len(num2) else 0  # 第二个数的当前位（如果存在）
        total = digit1 + digit2 + carry
        carry = total // 10  # 计算进位
        result.append(str(total % 10))  # 将当前位的结果添加到结果列表中

    # 如果最后还有进位，需要添加到结果的最高位
    if carry:
        result.append(str(carry))

    # 将结果反转回正常的顺序并合并为一个字符串
    return ''.join(result[::-1])

请写一个Python函数`add(num1: str, num2: str) -> str` 解决这个问题:
给定两个只包含数字的字符串num1和num2，分别表示两个高精度数，请计算并返回他们的和。请不要使用任何库函数，也不要直接将输入转化成整数来简化这个过程。
>>> add('123', '456')
'579'


def merge_sort(arr):
    # 基线条件：如果数组长度小于或等于1，不需要排序
    if len(arr) <= 1:
        return arr

    # 将数组分为两部分，并递归地进行排序
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])

    # 合并两个已排序的数组
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    # 合并两个已排序的数组
    result = []
    i = j = 0

    # 遍历两个数组，将较小的元素依次添加到结果数组中
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1

    # 如果左侧数组还有剩余元素，将它们添加到结果数组
    result.extend(left[i:])

    # 如果右侧数组还有剩余元素，将它们添加到结果数组
    result.extend(right[j:])

    return result

请用Python实现归并排序算法。函数定义为 def merge_sort(arr)，arr 是一个整数列表（List）。函数的返回值是一个排序后的列表（List），列表元素为排序后的整数。

#<INSERT>

test_arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7]
assert merge_sort(test_arr) == sorted(test_arr), "Merge Sort did not sort the array correctly."


def merge(a, b):
    i, j = 0, 0
    result = []

    while i < len(a) and j < len(b):
        if a[i] < b[j]:
            result.append(a[i])
            i += 1
        else:
            result.append(b[j])
            j += 1

    # 添加剩余元素
    while i < len(a):
        result.append(a[i])
        i += 1

    while j < len(b):
        result.append(b[j])
        j += 1

    return result

请写一个Python函数`merge(a: List[int], b: List[int]) -> List[int]` 解决这个问题:
给定两个单调不下降数列a和b，将他们合并成一个单调不下降数列并返回。
>>> merge([1,4,5], [2,3,7])
[1,2,3,4,5,7]
>>> merge([1], [0])
[0,1]
要实现这个函数，我们可以按照以下步骤来进行：
1. **初始化指针和结果数列**：创建两个指针，分别指向数列的开头,创建一个空的结果数列，用于存储合并后的数列。
2. **比较并合并元素**：进入一个循环，循环条件是两个指针都没有超出各自数列的长度，在循环中，比较数列中每一项的大小。
3. **处理剩余元素**：如果数列还有剩余元素，将它们添加到一个变量中。
4. **返回结果数列**：循环结束后，返回数列，它包含了合并后的单调不下降数列。


def partition(s):
    def is_palindrome(sub):
        return sub == sub[::-1]

    def backtrack(start, path):
        if start >= len(s):
            result.append(path[:])
            return
        for end in range(start + 1, len(s) + 1):
            if is_palindrome(s[start:end]):
                backtrack(end, path + [s[start:end]])

    result = []
    backtrack(0, [])
    return result

请写一个Python函数`partition(s)` 解决这个问题:
对于一个给定的字符串s，将s分割成子串，使每个子串都是回文字符串 。返回s所有可能的分割方案
>>> partition('aab')
[['a','a','b'],['aa','b']]
在这个问题中通过回溯法探索所有可能的分割方式，确保每个子串都是回文，主要步骤如下：

1. **定义回文检查**：创建一个辅助函数来判断字符串是否是回文。

2. **递归分割**：使用递归函数来探索所有可能的分割方式，确保每个分割出的子串都是回文。

3. **收集结果**：在递归过程中，当找到一个有效的分割方案时，将其添加到结果列表中。

4. **执行和返回**：从字符串的开始位置开始递归，最终返回所有有效的分割方案列表。


def solve(lis):
    lis.sort(key=lambda x:x[1])
    ans=1
    cnt=lis[0][1]
    bj=1
    while bj<len(lis):
        if lis[bj][0]>=cnt:
            ans+=1
            cnt=lis[bj][1]
        bj+=1
    return ans

有n个活动的集合 E = {1, 2, 3, ..., n}，其中每个活动都要求使用同一资源，而在同一时间只有一个活动能使用该资源。每个活动 i 都有一个要求使用该资源的起始时间 s_i 和 结束时间 f_i，如果选择了活动 i，那么它在时间区间[s_i, f_i)内占用资源。
若对于活动 i 和活动 j，如果 [s_i, f_i) 和 [s_j, f_j) 不相交，我们就说这两个活动是相容的。 选出互相相容的活动组成的最大集合。

用python，定义函数 solve(arr) 解决这一问题，arr 是长度为 n 的活动列表，里面每个元素是一个二元组 (s, f)，分别代表起始时间和结束时间。你的函数应该返回最大相容集合的大小。
要实现这个功能，可以按照以下步骤：

1.**初始化一个计数器**：初始化一个变量为排序后列表中第一个活动的结束时间。

2.**检查所有活动**：在循环内部，检查当前活动的开始时间是否大于或等于排序后列表中第一个活动的结束时间。

3.**遍历**：可以使用循环直到遍历完整个活动列表。

4.**返回结果**：最后返回可以安排的最大非重叠活动数量。


def edit_distance(w1, w2):
    if w1 == '': return len(w2)
    if w2 == '': return len(w1)

    m, n = len(w1), len(w2)
    if m < n:
        w1, w2, m, n = w2, w1, n, m

    dp = [int(w1[0] != w2[0])] * n
    dp_new = [0] * n

    for j in range(1, n):
        dp[j] = dp[j - 1] + int(w2[j] != w1[0] or dp[j - 1] != j)

    for i in range(1, m):
        dp_new[0] = dp[0] + int(w2[0] != w1[i] or dp[0] != i)

        for j in range(1, n):
            dp_new[j] = min(dp[j - 1] + int(w2[j] != w1[i]), dp[j] + 1, dp_new[j - 1] + 1)

        dp, dp_new = dp_new, dp

    return dp[-1]

给你两个单词A和B，请你计算出将A转换成B所使用的最少操作数。可以对一个单词进行如下三种操作： 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符
用python实现，函数名edit_distance，输入两个字符串，返回最少操作数。

#<INSERT>

assert(edit_distance('aaaa', 'aaab') == 1)
assert(edit_distance('horse', 'ros') == 3)


def longest_common_subsequence(text1, text2):
    m, n = len(text1), len(text2)

    # 创建一个二维DP数组，行数和列数分别为两个字符串的长度加1
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]

    # 填充DP数组
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            # 如果字符相等，则在两个字符串的上一个字符的LCS长度基础上加1
            if text1[i - 1] == text2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
            else:
                # 如果字符不等，则取两个字符串去掉一个字符后的LCS长度的较大值
                dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])

    # 返回DP数组最后一个元素，即两个字符串的最长公共子序列长度
    return dp[m][n]

请用Python实现动态规划求解最长公共子序列问题。函数定义为 def longest_common_subsequence(text1, text2)，text1 和 text2 是两个字符串。函数的返回值是一个整数，表示两个字符串的最长公共子序列的长度。

#<INSERT>

text1 = "AGGTAB"
text2 = "GXTXAYB"
assert longest_common_subsequence(text1, text2) == 4, "Incorrect length of the longest common subsequence."


def sort(nums):
    def quicksort(arr, low, high):
        if low < high:
            pi = partition(arr, low, high)
            quicksort(arr, low, pi - 1)
            quicksort(arr, pi + 1, high)

    def partition(arr, low, high):
        pivot = arr[high]
        i = low - 1
        for j in range(low, high):
            if arr[j] <= pivot:
                i += 1
                arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
        arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
        return i + 1

    quicksort(nums, 0, len(nums) - 1)
    return nums

请写一个Python函数`sort(nums)` 解决这个问题:
给定一个数组nums，请利用快速排序算法将其排序成一个单调不下降数组并返回。
>>> sort([54, 24, 77, 89, 24, 3])
[3, 24, 24, 54, 77, 89]


def first_missing_positive_num(nums):
    n = len(nums)
    for i in range(n):
        while 1 <= nums[i] <= n and nums[nums[i] - 1] != nums[i]:
            nums[nums[i] - 1], nums[i] = nums[i], nums[nums[i] - 1]

    for i in range(n):
        if nums[i] != i + 1:
            return i + 1

    return n + 1

请写一个Python函数`first_missing_positive_num(nums): int` 解决这个问题:
对于一个给定的数组nums，计算并返回其中没有出现的最小的正整数。请你实现时间复杂度为 O(n) 并且只使用常数级别额外空间的解决方案。
>>> first_missing_positive_num([1,2,0])
3
要实现这个功能，我们可以按照以下步骤来编写代码：

1. **获取**：获取列表的长度。

2. **循环遍历**通过一个循环遍历列表中的每个元素，使用一个嵌套的循环来检查当前元素是否满足条件，如果满足条件，就交换这两个元素的位置。

3. **查找**：通过另一个循环遍历列表中的每个元素，找到缺失的正数。

4. **返回**：在整个循环结束后，没有找到缺失的正整数，就返回列表的长度 。

#<INSERT>

def check():
    assert first_missing_positive_num([1,2,0]) == 3
    assert first_missing_positive_num([3,4,-1,1]) == 2
    assert first_missing_positive_num([7,8,9,11,12]) == 1
    assert first_missing_positive_num([0,0,0,1,2,2,3,5]) == 4
check()


def jump(n):
    if n == 0:
        return 1

    f1, f2, f3 = 0, 1, 1
    for i in range(2, n + 1):
        f1, f2 = f2, f3
        f3 = f1 + f2
    return f3

一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上 2 级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。
用python编写代码解答这个问题，函数名jump，输入n，返回跳法的数量。
在这个问题中，每次跳跃可以选择跳一个格子或两个格子。可以通过动态规划来解决这个问题，主要步骤如下：

1. **分析**：判断台阶 n 是否为 0，如果是，则直接返回 1，因为只有一种跳法，即不跳。
2. **推导递推公式**：假设 n 级台阶有 f(n) 种跳法，当 n 为 0 时，只有一种跳法，即不跳。当 n 为 1 时，有一种跳法，即跳一级。当 n 为 2 时，有两种跳法，即一次跳两级或分两次跳一级。当 n 大于 2 时，跳上 n 级台阶可以从 n-1 级台阶跳一级上来，也可以从 n-2 级台阶跳两级上来。所以 f(n) = f(n-1) + f(n-2)。
3. **初始化**：跳 0 级台阶有 1 种跳法（不跳），跳 1 级台阶有 1 种跳法（跳 1 级），跳 2 级台阶有 2 种跳法（跳两次 1 级或一次跳 2 级）。
4. **结果**：循环结束后，返回 f(n)，即跳上第 n 级台阶的跳法数。


def lowest_common_ancestor(root, p, q):
    if root is None:
        return None

    if root == p or root == q:
        return root

    left = lowest_common_ancestor(root.left, p, q)
    right = lowest_common_ancestor(root.right, p, q)

    if left is not None and right is not None:
        return root
    elif left is not None:
        return left
    elif right is not None:
        return right
    else:
        return None

有一个二叉树，它的每个节点存在一个TreeNode的对象中，TreeNode对象有3个属性：
- val：这个节点的值
- left：左子树根节点TreeNode的引用
- right：右子树根节点TreeNode的引用

给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。
用python实现，函数名 lowest_common_ancestor ，输入 root 的TreeNode，还有2个指定节点，返回最近公共祖先的TreeNode。

#<INSERT>

class TreeNode():
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

nodes = [TreeNode(i) for i in range(10)]
nodes[0].left = nodes[1]
nodes[0].right = nodes[2]
nodes[1].left = nodes[3]
nodes[1].right = nodes[4]
nodes[2].left = nodes[5]
nodes[3].left = nodes[6]
nodes[4].left = nodes[7]
nodes[4].right = nodes[8]
nodes[5].left = nodes[9]

assert(lowest_common_ancestor(nodes[0], nodes[6], nodes[8]).val == 1)
assert(lowest_common_ancestor(nodes[0], nodes[6], nodes[5]).val == 0)
assert(lowest_common_ancestor(nodes[0], nodes[4], nodes[5]).val == 0)
assert(lowest_common_ancestor(nodes[0], nodes[0], nodes[9]).val == 0)


def max_ice_cream(costs, coins):
    costs.sort()
    ans = 0
    for cost in costs:
        if coins >= cost:
            ans += 1
            coins -= cost
    return ans

给定一个数组costs表示不同雪糕的定价，其中costs[i]表示第i支雪糕的定价。再给定一个整数coins表示 Tony 一共有的现金数量。
计算并返回 Tony 用coins现金能够买到的雪糕的最大数量，注意同一种雪糕最多只能买一支。
用python定义函数max_ice_cream，输入costs和coins，返回Tony能买到的雪糕的最大数量。
在这个问题中，可以通过贪心算法来解决这个问题，主要步骤如下：

1. **对数组 costs 进行排序**：将 costs 数组按照价格从小到大排序，这样就可以从价格最低的雪糕开始购买。
2. **初始化变量 ans 和 coins**：ans 用于记录购买的雪糕数量，coins 用于记录剩余的硬币数量。
3. **遍历排序后的 costs 数组**：对于每个雪糕的价格 cost，如果 coins 大于或等于 cost，就购买这个雪糕，同时减少 coins 数量，并增加 ans 数量。
4. **返回 ans**：遍历结束后，ans 就是 Tony 能买到的雪糕的最大数量。


def find_kth_largest(nums, k):
    # 转换k为索引
    k = len(nums) - k

    def quick_select(l, r):
        pivot, p = nums[r], l
        for i in range(l, r):
            if nums[i] <= pivot:
                nums[p], nums[i] = nums[i], nums[p]
                p += 1
        nums[p], nums[r] = nums[r], nums[p]

        if p > k:
            return quick_select(l, p - 1)
        elif p < k:
            return quick_select(p + 1, r)
        else:
            return nums[p]

    return quick_select(0, len(nums) - 1)

请用Python实现查找数组中的第k个最大元素。函数定义为 def find_kth_largest(nums, k)，nums 是一个整数列表（List），k 是一个整数。函数的返回值是nums中第k个最大的元素。不得使用内置函数或者sort等函数

#<INSERT>

#Test
nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4]
k = 2
assert find_kth_largest(nums, k) == 5, "Find kth largest element failed."


请写一个Python函数`moving_average(nums, window_size) -> List` 解决这个问题:
给定一个数列nums，请计算其窗口长度为window_size的移动平均数，并返回这个数列。注意，window_size可能小于nums本身的长度，这种情况下请返回空数列[]。
>>> moving_average([0, 1, 2, -1], 2)
[0.5, 1.5, 0.5]


def count(a, b):
    def is_prime(n):
        if n <= 1:
            return False
        for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
            if n % i == 0:
                return False
        return True

    return sum(1 for i in range(a, b) if is_prime(i))

请写一个Python函数`count(a:int, b:int) -> int` 解决这个问题:
给定区间[a,b)，即包含a但是不包含b，请计算并返回在此区间内一共有多少素数。
>>> count(100, 200)
21
这个问题可以通过编写一个函数来解决，主要思路如下：

1. **分析**：函数首先检查一个数是否是素数，然后遍历给定的区间，统计区间内素数的数量。

2. **遍历给定区间**：函数检查从 2 到 `n` 的平方根（包括平方根）的所有整数，看是否有任何数能整除 `n`。如果没有，那么 `n` 就是素数，函数返回 `True`。

3. **生成器表达式**：函数使用一个生成器表达式来生成区间内所有素数的计数。

4. **返回结果**：将这些计数相加，得到区间内素数的总数。

#<INSERT>

def check(count):
    assert count(100, 200)==21
    assert count(1, 2)==0
    assert count(1, 100)==25

check(count)


有一个长度为15的，由A，B两个字符组成的字符串，已知其中子串AA出现了5次，子串AB，BA，BB各自出现了3次。写一个python函数solve()，计算一下一共有多少字符串满足这个条件。
在这个问题中，可以使用位计数的方法来解决这个问题，主要步骤如下：
1.**计算剩余字符数**：首先，从总长度 15 中减去 "AA" 子串贡献的字符数得到剩余字符数。
2.**分配字串**：分配 "AB" 和，"BA" 子串和"BB" 子串
3.**检查剩余字符数**：如果剩余的 'A'或剩余的 'B'为负数，说明无法构建满足条件的字符串。
4.**计算组合数**：使用公式来计算剩余字符的排列方式。
5.**返回结果**：如果所有条件都满足，计算组合数并返回结果。


请用Python实现图的深度优先搜索算法。函数定义为 def dfs(graph, start), graph 是一个字典，表示图的邻接列表，start 是一个表示起始节点的键值。函数的返回值是一个列表（List），列表元素为按DFS遍历的节点顺序。
为了方便检查结果，我们假设图中节点的值为英文大写字母'A'到'Z', 当一个节点有多个邻接节点时，我们优先访问字典序较小的节点。


def preorder_traversal(root):
    preorder = []
    if root is None:
        return preorder

    s = [root]
    while len(s) > 0:
        node = s.pop()
        preorder.append(node.val)
        if node.right is not None:
            s.append(node.right)
        if node.left is not None:
            s.append(node.left)

    return preorder

我有一个二叉树，他的每个节点存在一个TreeNode的对象中，TreeNode对象有3个属性：
- val：这个节点的值
- left：左子树根节点TreeNode的引用
- right：右子树根节点TreeNode的引用

用python实现二叉树的前序遍历，函数名 preorder_traversal，输入 root 的TreeNode，按照遍历顺序将遍历到的节点的val存到一个数组中返回。

#<INSERT>

class TreeNode():
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

nodes = [TreeNode(i) for i in range(10)]
nodes[0].left = nodes[1]
nodes[0].right = nodes[2]
nodes[1].left = nodes[3]
nodes[1].right = nodes[4]
nodes[2].left = nodes[5]
nodes[3].left = nodes[6]
nodes[4].left = nodes[7]
nodes[4].right = nodes[8]
nodes[5].left = nodes[9]

assert(','.join([str(x) for x in preorder_traversal(nodes[0])]) == '0,1,3,6,4,7,8,2,5,9')


def inorder_traversal(root):
    s, inorder = [], []
    node = root
    while len(s) > 0 or node is not None:
        if node is not None:
            s.append(node)
            node = node.left
        else:
            node = s.pop()
            inorder.append(node.val)
            node = node.right
    return inorder

我有一个二叉树，他的每个节点存在一个TreeNode的对象中，TreeNode对象有3个属性：
- val：这个节点的值
- left：左子树根节点TreeNode的引用
- right：右子树根节点TreeNode的引用

用python实现二叉树的中序遍历，函数名 inorder_traversal，输入 root 的TreeNode，按照遍历顺序将遍历到的节点的val存到一个数组中返回。

#<INSERT>

class TreeNode():
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

nodes = [TreeNode(i) for i in range(10)]
nodes[0].left = nodes[1]
nodes[0].right = nodes[2]
nodes[1].left = nodes[3]
nodes[1].right = nodes[4]
nodes[2].left = nodes[5]
nodes[3].left = nodes[6]
nodes[4].left = nodes[7]
nodes[4].right = nodes[8]
nodes[5].left = nodes[9]

assert(','.join([str(x) for x in inorder_traversal(nodes[0])]) == '6,3,1,7,4,8,0,9,5,2')


def quick_sort(arr):
    # 基线条件：如果数组为空或只有一个元素，无需排序，直接返回
    if len(arr) <= 1:
        return arr

    # 选择一个基准值（pivot），这里选择列表的第一个元素
    pivot = arr[0]

    # 对数组进行分区，小于pivot的放在左边，大于pivot的放在右边
    left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]
    right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]

    # 递归地对左右两个子列表进行快速排序，然后合并结果
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

请用Python实现快速排序算法。函数定义为 def quick_sort(arr)，arr 是一个整数列表（List）。函数的返回值是一个排序后的列表（List），列表元素为排序后的整数。

#<INSERT>

test_arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
assert quick_sort(test_arr) == sorted(test_arr), "Quick Sort did not sort the array correctly."


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = 'U.S. Census Data.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Handle missing values in the "Fact" column by filling them with an empty string
    data['Fact'] = data['Fact'].fillna('')

    # Extract the relevant population data for Colorado based on the given dates again
    population_2010 = int(data[data['Fact'].str.contains('April 1, 2010')]['Colorado'].values[0].replace(',', ''))
    population_2016 = int(data[data['Fact'].str.contains('July 1, 2016')]['Colorado'].values[0].replace(',', ''))

    # Calculate the percentage change
    percentage_change_colorado = ((population_2016 - population_2010) / population_2010) * 100

    return percentage_change_colorado

有一个名为'U.S. Census Data.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Fact                                               |   Fact Note | Alabama   | Alaska   | Arizona   | Arkansas   | California   | Colorado   | Connecticut   | Delaware   | Florida    | Georgia    | Hawaii    | Idaho     | Illinois   | Indiana   | Iowa      | Kansas    | Kentucky   | Louisiana   | Maine     | Maryland   | Massachusetts   | Michigan   | Minnesota   | Mississippi   | Missouri   | Montana   | Nebraska   | Nevada    | New Hampshire   | New Jersey   |   New Mexico |   New York |   North Carolina |   North Dakota |     Ohio |   Oklahoma |   Oregon |   Pennsylvania |   Rhode Island |   South Carolina |   South Dakota |   Tennessee | Texas      | Utah      | Vermont   | Virginia   | Washington   | West Virginia   | Wisconsin   | Wyoming   |
|:---------------------------------------------------|------------:|:----------|:---------|:----------|:-----------|:-------------|:-----------|:--------------|:-----------|:-----------|:-----------|:----------|:----------|:-----------|:----------|:----------|:----------|:-----------|:------------|:----------|:-----------|:----------------|:-----------|:------------|:--------------|:-----------|:----------|:-----------|:----------|:----------------|:-------------|-------------:|-----------:|-----------------:|---------------:|---------:|-----------:|---------:|---------------:|---------------:|-----------------:|---------------:|------------:|:-----------|:----------|:----------|:-----------|:-------------|:----------------|:------------|:----------|
| Population estimates, July 1, 2016,  (V2016)       |         nan | 4,863,300 | 741,894  | 6,931,071 | 2,988,248  | 39,250,017   | 5,540,545  | 3,576,452     | 952,065    | 20,612,439 | 10,310,371 | 1,428,557 | 1,683,140 | 12,801,539 | 6,633,053 | 3,134,693 | 2,907,289 | 4,436,974  | 4,681,666   | 1,331,479 | 6,016,447  | 6,811,779       | 9,928,300  | 5,519,952   | 2,988,726     | 6,093,000  | 1,042,520 | 1,907,116  | 2,940,058 | 1,334,795       | 8,944,469    |      2081015 |   19745289 |         10146788 |         757952 | 11614373 |    3923561 |  4093465 |       12784227 |        1056426 |          4961119 |         865454 |     6651194 | 27,862,596 | 3,051,217 | 624,594   | 8,411,808  | 7,288,000    | 1,831,102       | 5,778,708   | 585,501   |
| Population estimates base, April 1, 2010,  (V2016) |         nan | 4,780,131 | 710,249  | 6,392,301 | 2,916,025  | 37,254,522   | 5,029,324  | 3,574,114     | 897,936    | 18,804,592 | 9,688,680  | 1,360,301 | 1,567,650 | 12,831,574 | 6,484,136 | 3,046,869 | 2,853,129 | 4,339,344  | 4,533,479   | 1,328,364 | 5,773,786  | 6,547,813       | 9,884,129  | 5,303,924   | 2,968,103     | 5,988,928  | 989,414   | 1,826,334  | 2,700,691 | 1,316,461       | 8,791,953    |      2059198 |   19378110 |          9535688 |         672591 | 11536727 |    3751615 |  3831072 |       12702857 |        1052940 |          4625410 |         814195 |     6346298 | 25,146,100 | 2,763,888 | 625,741   | 8,001,041  | 6,724,545    | 1,853,011       | 5,687,289   | 563,767   |

问题：
What is the percentage of the population change from April 1, 2010, to July 1, 2016, for the state of Colorado in the given CSV file?

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'U.S. Census Data.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的percentage of the population change作为返回值。

问题：有一个名为'person.csv'的数据集，数据 schema 如下：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+

其中 id 是该表的主键列(具有唯一值的列)。该表的每一行包含一封电子邮件。电子邮件将不包含大写字母。

使用 python pandas 库编写解决方案 删除 所有重复的电子邮件，只保留一个具有最小 id 的唯一电子邮件。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'person.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用处理后的 dataframe 作为返回值。

答案：
```python
import pandas as pd

def proc_data():
    # 读取 CSV 文件并创建 DataFrame
    df = pd.read_csv('person.csv')

    # 将 email 列转换为小写
    df['email'] = df['email'].str.lower()

    # 根据 email 列进行排序，再根据 id 列进行排序
    df.sort_values(['email', 'id'], inplace=True)

    # 删除重复的电子邮件，只保留具有最小 id 的唯一电子邮件
    df.drop_duplicates(subset='email', keep='first', inplace=True)

    return df
```

----------------

问题：有一个名为'animals.csv'的数据集，数据 schema 如下：

+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| name        | object |
| species     | object |
| age         | int    |
| weight      | int    |
+-------------+--------+

编写一个解决方案来列出体重严格超过 100 千克的动物的名称。按体重降序返回动物名称。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'animals.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用一个 python list 作为返回值。

答案：
```python
import pandas as pd

def proc_data():
    # 读取 CSV 文件并创建 DataFrame
    df = pd.read_csv('animals.csv')

    # 筛选体重严格超过 100 千克的动物
    filtered_df = df[df['weight'] > 100]

    # 按体重降序排序
    sorted_df = filtered_df.sort_values('weight', ascending=False)

    # 获取动物名称列表
    animal_names = sorted_df['name'].tolist()

    return animal_names
```

----------------

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 10.165


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the provided CSV file
    file_path = '0020300292.csv'
    df = pd.read_csv(file_path)

    # Filter the dataframe for rebound events
    # Rebounds are typically represented by the presence of the word "REBOUND" in the description columns
    home_rebounds_df = df[df['HOMEDESCRIPTION'].str.contains('REBOUND', na=False)]
    visitor_rebounds_df = df[df['VISITORDESCRIPTION'].str.contains('REBOUND', na=False)]

    # Calculate the number of rebounds for home and visitor teams
    home_rebounds_count = len(home_rebounds_df)
    visitor_rebounds_count = len(visitor_rebounds_df)

    if home_rebounds_count > visitor_rebounds_count:
        return 1
    elif home_rebounds_count < visitor_rebounds_count:
        return -1
    return 0

有一个名为'0020300292.csv'的数据集，数据的前5行如下：
|    |   GAME_ID |   EVENTNUM |   EVENTMSGTYPE |   EVENTMSGACTIONTYPE |   PERIOD | WCTIMESTRING   | PCTIMESTRING   | HOMEDESCRIPTION                           |   NEUTRALDESCRIPTION | VISITORDESCRIPTION                               | SCORE   |   SCOREMARGIN |
|---:|----------:|-----------:|---------------:|---------------------:|---------:|:---------------|:---------------|:------------------------------------------|---------------------:|:-------------------------------------------------|:--------|--------------:|
|  0 |  20300292 |          0 |             12 |                    0 |        1 | 7:44 PM        | 12:00          | nan                                       |                  nan | nan                                              | nan     |           nan |
|  1 |  20300292 |          1 |             10 |                    0 |        1 | 7:44 PM        | 12:00          | Jump Ball Grant vs. Williams: Tip to Wade |                  nan | nan                                              | nan     |           nan |
|  2 |  20300292 |          2 |              2 |                   42 |        1 | 7:45 PM        | 11:42          | MISS Odom  Driving Layup                  |                  nan | nan                                              | nan     |           nan |
|  3 |  20300292 |          3 |              4 |                    0 |        1 | 7:45 PM        | 11:40          | nan                                       |                  nan | Marion REBOUND (Off:0 Def:1)                     | nan     |           nan |
|  4 |  20300292 |          4 |              1 |                    1 |        1 | 7:45 PM        | 11:24          | nan                                       |                  nan | Gugliotta 21' Jump Shot (2 PTS) (Hardaway 1 AST) | 2 - 0   |            -2 |

问题：
对比主队与客队的表现，哪个队伍在篮板方面占据优势？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'0020300292.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，如果主队占有则返回1，如果客队占优则返回-1，打平则返回0。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 1


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = '20150117-POR.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv(file_path)
    # Find the player with the highest defensive rebound percentage (DRB_perc)
    max_drb_player = data[data['DRB_perc'] == data['DRB_perc'].max()]

    player_name = max_drb_player['Name'].values[0]
    drb_perc = max_drb_player['DRB_perc'].values[0]

    return (player_name, drb_perc)

有一个名为'20150117-POR.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Name            |     Date | Team   |   Home | W   |   W_PTS | L   |   L_PTS |    MP |   FG |   FGA |   FG_perc |   3P |   3PA |   3P_perc |   FT |   FTA |   FT_perc |   ORB |   DRB |   TRB |   AST |   STL |   BLK |   TOV |   PF |   PTS |   +- |   TS_perc |   eFG_perc |   3PAr |   FTr |   ORB_perc |   DRB_perc |   TRB_perc |   AST_perc |   STL_perc |   BLK_perc |   TOV_perc |   USG_perc |   ORtg |   DRtg |
|:----------------|---------:|:-------|-------:|:----|--------:|:----|--------:|------:|-----:|------:|----------:|-----:|------:|----------:|-----:|------:|----------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|-----:|------:|-----:|----------:|-----------:|-------:|------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-------:|-------:|
| Damian Lillard  | 20150117 | POR    |      0 | MEM |     102 | POR |      98 | 40.98 |    9 |    26 |     0.346 |    3 |    10 |       0.3 |    2 |     3 |     0.667 |     3 |     3 |     6 |     6 |     2 |     0 |     2 |    2 |    23 |   -4 |     0.421 |      0.404 |  0.385 | 0.115 |        6.5 |        9.8 |        7.8 |       27.6 |        2.6 |          0 |        6.8 |       32.2 |     98 |    115 |
| Wesley Matthews | 20150117 | POR    |      0 | MEM |     102 | POR |      98 | 39.08 |    9 |    18 |     0.5   |    7 |    14 |       0.5 |    0 |     0 |   nan     |     0 |     4 |     4 |     1 |     0 |     0 |     0 |    2 |    25 |   -1 |     0.694 |      0.694 |  0.778 | 0     |        0   |       13.6 |        5.5 |        4.9 |        0   |          0 |        0   |       20.7 |    141 |    120 |

问题：
请分析哪位球员在比赛中获得防守篮板的最强，输出该球员的姓名及防守篮板百分比(DRB_perc)。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'20150117-POR.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的球员的姓名及防守篮板百分比作为返回值。返回值类型为tuple。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer[0] == "Meyers Leonard"
assert round(answer[1], 3) == 29.4


import pandas as pd
import numpy as np

def proc_data():
    file_path = '20160210-UTA.csv'
    dataset = pd.read_csv(file_path)

    # 计算USG_perc列的平均值
    usg_perc_avg = np.mean(dataset['USG_perc'])
    return usg_perc_avg

有一个名为'20160210-UTA.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Name           |     Date | Team   |   Home | W   |   W_PTS | L   |   L_PTS |    MP |   FG |   FGA |   FG_perc |   3P |   3PA |   3P_perc |   FT |   FTA |   FT_perc |   ORB |   DRB |   TRB |   AST |   STL |   BLK |   TOV |   PF |   PTS |   +- |   TS_perc |   eFG_perc |   3PAr |   FTr |   ORB_perc |   DRB_perc |   TRB_perc |   AST_perc |   STL_perc |   BLK_perc |   TOV_perc |   USG_perc |   ORtg |   DRtg |
|:---------------|---------:|:-------|-------:|:----|--------:|:----|--------:|------:|-----:|------:|----------:|-----:|------:|----------:|-----:|------:|----------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|-----:|------:|-----:|----------:|-----------:|-------:|------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-------:|-------:|
| Gordon Hayward | 20160210 | UTA    |      0 | NOP |     100 | UTA |      96 | 39.63 |    7 |    18 |     0.389 |    2 |     9 |     0.222 |    5 |     7 |     0.714 |     0 |     4 |     4 |     4 |     2 |     0 |     3 |    1 |    21 |    2 |     0.498 |      0.444 |    0.5 | 0.389 |        0   |       10.8 |        5.8 |       19.8 |        2.7 |          0 |       12.5 |       29.1 |     96 |    110 |
| Derrick Favors | 20160210 | UTA    |      0 | NOP |     100 | UTA |      96 | 39.48 |   11 |    15 |     0.733 |    0 |     0 |   nan     |    7 |    10 |     0.7   |     1 |     5 |     6 |     2 |     1 |     0 |     5 |    3 |    29 |   -3 |     0.747 |      0.733 |    0   | 0.667 |        3.1 |       13.5 |        8.7 |       12.4 |        1.3 |          0 |       20.5 |       29.6 |    117 |    112 |

问题：
请基于此数据集的“USG_perc”列数据，使用Python的NumPy库计算所有球员USG_perc的平均值。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'20160210-UTA.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，返回必须是NumPy的数据类型。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert isinstance(answer, np.number)
assert round(answer, 3) == 17.517